myMongoDB MongoDB的安装和基本使用 环境 Python 3.6 Django 2.0.7 mongoengine 0.15.3 Mac Github 地址 https://github.com/CoxSlave/myMongoDB.git MongoDB 安装 使用 在本地配置MongoDB a. 安装 brew install mongodb b. 添加路径 export PATH=/usr/local/Cellar/mongodb/4.0.2/bin/:$PATH c .创
django-mongodb #0 GitHub https://github.com/Coxhuang/django_mongo #1 环境 前提: 已经安装MongoDB Python3.7
pymongo来操作MongoDB数据库，但是直接把对于数据库的操作代码都写在脚本中，这会让应用的代码耦合性太强，而且不利于代码的优化管理
MongoEngine 是一个用于 Python 的 ODM（对象文档映射）库，可以让你方便地与 MongoDB 数据库进行交互。它提供了面向对象的方式来定义模型，并对 MongoDB 的数据进行 CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。
本文是flask中对mongo的操作. 使用Flask-MongoEngine集成了mongo的操作，使用的是类似于django中的orm操作。
前几天开始自己在做些日志的分析的小玩具，要分析手搜的用户访问情况，工具很简单，处理逻辑也很简单——从kafka拿nginx日志，然后处理完保存的数据库中，然后以易读的方式展现。
最近有需求，要将一个局域网Web数据平台迁移到线上，顺带着，本地服务使用的PostgreSQL也要替换成国内某云的MongoDB。
目录[-] Python是开发社区中用于许多不同类型应用的强大编程语言。很多人都知道它是可以处理几乎任何任务的灵活语言。因此，在Python应用中需要一个什么样的与语言本身一样灵活的数据库呢？那就是NoSQL，比如MongoDB。 英文原文:https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python 1、SQL vs NoSQL 如果你不是很熟悉NoSQL这个概念，MongoDB就是一个NoSQL数据库。近几年来它越
在mongoengine里，如果想要多个嵌入Document组成的list，应该写成：
结合我们822实验室开源的图像处理平台（http://822lab.top）介绍Flask后端开发，供后续学弟学妹参考，整个平台的从零搭建记录在[这里](https://www.jianshu.com/p/d92a53d57ab1)，后端仓库在[这里](https://gitee.com/happysunrise/lab822server)，前端仓库在[这里](https://gitee.com/happysunrise/lab822)，欢迎大家为平台做贡献。
大家好，我是吴老板。今天给大家分享一个可将Mongodb数据库里边的文件转换为表格文件的库，这个库是我自己开发的，有问题可以随时咨询我。
前面 4 篇文章，分别对 Python 处理 Mysql、Sqlite、Redis、Memcache 数据进行了总结，本篇文章继续聊另外一种数据类型：MongoDB
在前面一篇文章《 Python 系统资源信息获取工具，你用过没？》中，我们学习了如何使用 Python 中的第三方库 psutil 来获取系统的资源信息，比如 cpu 占用率、内存使用情况、硬盘以及进程情况等。并且奎因在文章的末尾还大言不惭、信誓旦旦的说可以用 psutil 打造一个分布式服务器监控平台
以简洁高效(指编程较为高效, 而不是运行速度)出名的Python, 在包依赖问题上有时候让人挠头.
装好Django，写好index.html后，可以展示网页了。但是这只是静态页面，没有关联数据库，也不能分页展示商品信息。本节连接mongodb数据库（事先已准备好数据），从中取出几十条商品信息，每页展示4个商品信息，并具有翻页功能，做好的页面效果大致如下：
版权: https://github.com/humiaozuzu/awesome-flask Awesome Flask ============= 介绍 Awesome-Flask 是由 h
演示：http://tushe.org GitHub：https://github.com/ericls/tushe
python好的地方就是容易上手，这也是为什么现在那么多人都会点python的原因。但是你要把这个python写好吧，还真得花点功夫，比如今天咱要说的这个URI吧？大家都知道，模仿官方文档给的，copy一份，改几个参数就好了。但是你有没有想过，如果是这样的话，岂不是hard code了？那又有人会说了，写成配置文件不就好了么？这也是一个方法。今天小胖要给大家推荐的呢，是一种用于生产环境，用系统变量去规避hard code的方法。 import os import re # 这段正则就是要能够正确的匹配
由于http协议的请求是无状态的。故为了让用户在浏览器中再次访问该服务端时，他的登录状态能够保留（也可翻译为该用户访问这个服务端其他网页时不需再重复进行用户认证）。我们可以采用Cookie或Session这两种方式来让浏览器记住用户。
Python是一种强大的编程语言，广泛用于各种领域的开发。而MongoDB则是一种流行的NoSQL数据库，用于存储非结构化数据。在Python中使用MongoDB进行数据查询和操作，可以快速地构建高效的应用程序。
这几个月我开发了公司里的一个restful webservice，起初技术选型的时候是采用了flask框架。虽然flask是一个同步的框架，但是可以配合gevent或者其它方式运行在异步的容器中(测试链接)，效果看上去也还可以，因此就采用了这种方式。
Flask的灵活度非常之高，他不会帮你做太多的决策，即使做已经帮你做出选择，你也能非常容易的更换成你需要的，比如：
Flask 模型: Flask 默认并没有提供任何数据库操作的API,我们可以选择任何合适自己项目的数据库来使用,可以采用原生的语句实现也可以采用ORM框架(SQLAlchemy / MongoEngine 扩展库) 实现;
Flask-AppBuilder - Simple and rapid Application builder, includes detailed security, auto form generation, google charts and much more. FlaskEx - UNKNOWN gourd - easy server framework. add flask's style route to tcp/udp server. kit - Flask, Celery, SQLAlchemy integration framework. Flask-WTF - Simple integration of Flask and WTForms alchemist - A server architecture built on top of a solid foundation provided by flask, sqlalchemy, and various extensions. Flask-Mail - Flask extension for sending email sga - make it easier to use pyga for web develop. and make pyga compatible with flask and django. flask-peewee - Peewee integration for flask flask_util_js - flask's util in javascript. such as url_for etc. Flask-Security - Simple security for Flask apps Flask-RESTful - Simple framework for creating REST APIs Flask-SeaSurf - An updated CSRF extension for Flask. Flask-Cache - Adds cache support to your Flask application Flask-Admin - Simple and extensible admin interface framework for Flask Flask-Slither - A small library between MongoDB and JSON API endpoints Flask-Bootstrap - An extension that includes Bootstrap in your project, without any boilerplate code. Flask-Script - Scripting support for Flask Flask-GoogleLogin - Extends Flask-Login to use Google's OAuth2 authorization Flask-Exceptional - Adds Exceptional support to Flask applications Flask - A microframework based on Werkzeug, Jinja2 and good intentions INSTALLED: 0.10.1 (latest) clay-flask - Clay is a framework for building RESTful backend services using best practices. Flask-Classy - Class based views for Flask ShelfCMS - Enhancing flask microframework with beautiful admin and cms-like features
MongoDB是2009年问世的一个面向文档的数据库管理系统，由C++语言编写，旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。虽然在划分类别的时候后，MongoDB被认为是NoSQL的产品，但是它更像一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，在非关系数据库中它功能最丰富，最像关系数据库。
比如： 使用 Flask 开发数据库的时候，具体是使用 SQLAlchemy 还是MongoEngine，选择权完全掌握在你自己的手中。
描述:Flask 模型由于 Flask 默认并没有提供任何数据库操作的API,我们可以选择任何合适自己项目的数据库来使用,可以采用原生的语句实现也可以采用ORM框架(SQLAlchemy / MongoEngine 扩展库) 实现;
为什么用数据库？ 数据库比记事本强在哪？ 答案很明显，你的文件很多时候都只能被一个人打开，不能被重复打开。当有几百万数据的时候，你如何去查询操作数据，速度上要快，看起来要清晰直接 数据库比我之前学的XML好在哪？ XML表写索引的时候，很容易被中间断电就打断了，两个表对不上号了咋办？ 安全和备份处理上数据库都有自己的考虑。
经过之前的学习 《 Python 系统资源信息获取工具，你用过没？》、《【一】从0开始，用flask+mongo打造分布式服务器监控平台》， 召唤师峡谷萌新 已经可以启动一个 Web 页面了，并且已经通过 MongoEngine 定义了一个 ORM。接下来我们应该对每个模块功能进行编写，并且为每个编写好的模块编写视图。
一文教你如何通过 Docker 快速搭建各种测试环境这篇超帅，教你阿里云服务器快速安装，redis、mysql、mongoDB、elesticsearch等，而且比较全，刚好满足最近笔者的所有需求。
有时候安装了一个Python库，可能在IDE如PyCharm中不能使用，这是因为： 通过pip安装的库默认一般在全局环境中，而PyCharm一般会默认创建虚拟环境，所以两者的环境不一致，导致安装的包不能正常导入使用，解决办法有2种：
pyfiglet，Python写的figlet程序，使用字符组成ASCII艺术图片
Python的强大之处除了它的简洁易用，最厉害的就是它有着广泛的第三方库支持。今天小编就带你看下Python有哪些常用第三库吧, 知道且用过超过10个的欢迎留言~
Python作为一种编程语言，被称为“胶水语言”，更被拥趸们誉为“最美丽”的编程语言，从云端到客户端，再到物联网终端，无所不在，同时还是人工智能优选的编程语言。
根据上篇关于MongoDB-Engine的功能设计方案，我们将在这篇讨论里进行功能实现和测试。下面是具体的功能实现代码：基本上是直接调用Mongo-scala的对应函数，需要注意的是java类型和scala类型之间的相互转换： object MGOEngine { import MGOContext._ import MGOCommands._ import MGOAdmins._ def mgoExecute[T](ctx: MGOContext)(implicit client:
记得当初学C/C++，留下的深刻印象就是严肃、谨慎，特别关注功能函数实现，写代码前会经常看书，怕自己犯低级又不可知的错误，像那些经典《C和指针》、《C缺陷和陷阱》、《编程之美》等等，读到最后感觉这些书已经不是在写编程了，而是在写哲学，设计的美学，虽然现在都忘的一干二净了....
Python 生态，向来以各种类库齐全而闻名，这也是这门语言如此受欢迎的重要原因。今天萝卜哥就给大家分享一下这几天的战果，宵衣旰食，不眠不休的整理了近千个 Python 库，收藏的同时，给个在看不为过吧！
分布式程序运算是一种水平扩展（scale-out）运算模式，其核心思想是能够充分利用服务器集群中每个服务器节点的计算资源，包括：CPU、内存、硬盘、IO总线等。首先对计算任务进行分割，然后把细分的任务分派给各节点去运算。细分的任务相互之间可以有关联或者各自为独立运算，使用akka-cluster可以把任务按照各节点运算资源的负载情况进行均匀的分配，从而达到资源的合理充分利用以实现运算效率最大化的目的。如果一项工作可以被分割成多个独立的运算任务，那么我们只需要关注如何合理地对细分任务进行分配以实现集群节点的负载均衡，这实际上是一种对无需维护内部状态的运算任务的分配方式：fire and forget。由于承担运算任务的目标actor具体的部署位置是由算法决定的，所以我们一般不需要控制指定的actor或者读取它的内部状态。当然，如果需要的话我们还是可以通过嵌入消息的方式来实现这样的功能。
Awesome Python 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome – XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。 Awesome Python 环境管理 包管理 包仓库 分发 构建工具 交互式解析器 文件 日期和时间 文本处理 特
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。 pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。 Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。 virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。 virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。 包管理 管理包和依赖的工具。
链接：http://www.zhihu.com/question/24590883/answer/92420471
用来访问第三方 API的库。 参见： List of Python API Wrappers and Libraries。
今天突然遇到一个比较全面的 python的框架的列表，分享一下。 http://www.cnblogs.com/lonenysky/p/4780300.html
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
最近刚好有同事在学习MongoDB，我们讨论过MongoDB应该置于服务器端然后通过web-service为客户端提供数据的上传下载服务。我们可以用上节讨论的respapi框架来实现针对MongoDB的CRUD操作。在谈到restapi之前我在这篇讨论先介绍一下MongoDB数据库操作的scala编程，因为与传统的SQL数据库操作编程有比较大的差别。
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