一文带你深入浅出 MongoEngine 经典查询【内附详细案例】

前言

为了巩固所学的知识，作者尝试着开始发布一些学习笔记类的博客，方便日后回顾。当然，如果能帮到一些萌新进行新技术的学习那也是极好的。作者菜菜一枚，文章中如果有记录错误，欢迎读者朋友们批评指正。
（博客的参考源码可以在我主页的资源里找到，如果在学习的过程中有什么疑问欢迎大家在评论区向我提出）

发现宝藏

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。【宝藏入口】。

一、 查询数据库（所有）

• 在MongoEngine中，要查询 MongoDB 数据库中的所有文档，你可以使用模型的 objects 属性并选择性调用 all() 方法。

books = Books.objects
books2 =  Books.objects.all()
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• Document 类有一个 objects 属性，用于访问与类关联的数据库中的对象。该 objects 属性实际上是一个 QuerySetManager，它在访问时创建并返回一个新 QuerySet 对象。可以迭代该 QuerySet 对象以从数据库中获取文档：

for book in Books.objects:
    print (book.bookName)
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二、 过滤查询（单个、条件）

1. 查单个

在 MongoEngine 中，要查询单个文档，你可以使用 first() 方法或 get() 方法，具体取决于你的需求和查询条件。

1. 使用 first() 方法来查询第一个符合条件的文档

# 查询第一个 brand 字段名称为 rmzxb 的报纸
books = Books.objects(brand='rmzxb').first()
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2. 使用 get() 方法来查询符合条件的唯一文档（如果存在）

• 要检索集合中应唯一的结果，请使用 get() 。如果没有与查询匹配的文档，并且 MultipleObjectsReturned 有多个文档与查询匹配，则会引发 DoesNotExist 此值。这些异常将合并到您的文档定义中，例如：MyDoc.DoesNotExists

• 这种方法的变体get_or_create（）存在，但它不安全。它不能被安全，因为mongoDB中没有事务。应调查其他方法，以确保在使用与此方法类似的方法时不会意外复制数据。因此，它在 0.8 中被弃用，在 0.10 中被删除。

• 查询成功示例

# 查询符合条件的唯一文档（如果存在）
books = Books.objects.get(isbn='4754959145206026241')
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• 查询失败示例

# 查询符合条件的唯一文档（如果存在）
books = Books.objects.get(brand='rmzxb')
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2. 可用的过滤查询运算符

3. 过滤查询运算符使用示范

• 查询日期小于 2023-05-25 的报纸

presentPublishDate = '2023-05-25T00:00:00.000+00:00'
book = Books.objects(publishDate__exists=True, publishDate__lt=presentPublishDate)
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• 查询 isbn 在列表中的报纸

isbns = ['4759307800083959809','4760032575949377537']
book = Books.objects(isbn__in=isbns)
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三、字符串查询（模糊）

1. 可用的模糊查询运算符

2. 模糊查询运算符使用示范

• 查询文章标题包含指定字符串的报纸

title_input = '回信勉励海军'
article = Cards.objects(title__contains=title_input).first()
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四、原始查询 ( _ _ raw _ _ )

1. 原始查询详解

• 在 MongoEngine 中，你可以使用原始查询来执行 MongoDB 查询语句，这允许你直接发送 MongoDB 查询命令而不受 MongoEngine API 的限制。原始查询在需要执行复杂的或特殊的查询时非常有用，因为它们允许你直接编写 MongoDB 查询语句。

• 可以提供原始 PyMongo 查询作为查询参数，该参数将直接集成到查询中。这是使用 raw 关键字参数完成的：

  Page.objects(__raw__={'tags': 'coding'})
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• 同样，可以为该方法 update() 提供原始更新：

  Page.objects(tags='coding').update(__raw__={'$set': {'tags': 'coding'}})
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• 而两者也可以结合起来：

  Page.objects(__raw__={'tags': 'coding'}).update(__raw__={'$set': {'tags': 'coding'}})
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• 请注意，原始查询允许你执行复杂的查询，但也需要小心使用，因为它们绕过了 MongoEngine 的对象映射和验证。确保你的原始查询语句正确且安全，以避免潜在的安全问题。

2. 原始查询示例

• 查询 id 在指定范围内并且 snapshots 字段值不为 0 的报纸

book_ids = [13586,13849,13871]
sm = {'_id': {'$in': book_ids}, 'snapshots.0': {'$exists': True}}
docs: Books = Books.objects(__raw__=sm)
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五、排序 / 排序结果( +、- )

可以使用 按 order_by() 1 个或多个键对结果进行排序。可以通过在每个键前面加上“+”或“-”来指定顺序。如果没有前缀，则假定按升序排列。

# Order by ascending date
blogs = BlogPost.objects().order_by('date')    # equivalent to .order_by('+date')

# Order by ascending date first, then descending title
blogs = BlogPost.objects().order_by('+date', '-title')
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六、限制和跳过结果( [ ]、first() )

• 与传统 ORM 一样，我们可以限制返回的结果数量或跳过查询中的数字或结果。 limit() 和 skip() 方法在对象上 QuerySet 可用，但数组切片语法是实现此目的的首选：

# Only the first 5 people
users = User.objects[:5]

# All except for the first 5 people
users = User.objects[5:]

# 5 users, starting from the 11th user found
users = User.objects[10:15]
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• 还可以为查询编制索引以检索单个结果。如果该索引中的项目不存在，则将引发 。 IndexError 提供了检索第一个结果并在不存在结果时返回 None 的快捷方式 （ first() ）：

# Make sure there are no users
>>>User.drop_collection()
>>>User.objects[0]
IndexError: list index out of range
>>>User.objects.first() == None
True
>>>User(name='Test User').save()
>>>User.objects[0] == User.objects.first()
True
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七、聚合查询

1. 求和

• 我们可以使用以下命令对 sum() 文档上特定字段的值求和：

  yearly_expense = Employee.objects.sum('salary')
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• 如果文档中不存在该字段，则该文档将从总和中忽略。

2. 求平均值

• 要获取文档集合上字段的平均值，请使用 average() ：

  mean_age = User.objects.average('age')
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3. 计数

• 就像限制和跳过结果一样， QuerySet 对象上有一个方法 – count() ：

  num_users = User.objects.count()
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• 从技术上讲，我们可以使用 来 len(User.objects) 获得相同的结果，但它会比 慢 count() 得多。当您执行服务器端计数查询时，您让MongoDB完成繁重的工作，并通过网络接收单个整数。同时，检索所有结果，将它们放在本地缓存中， len() 最后对它们进行计数。如果我们比较这两个操作的性能， len() 比 慢得多 count()

• 示例

book_ids = [13586,13849,13871]
sm = {'_id': {'$in': book_ids}, 'snapshots.0': {'$exists': True}}
count = client.get_db()['books'].count(sm)
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4. 求频率

由于MongoDB提供本机列表，MongoEngine提供了一个辅助方法来获取整个集合中列表中项目频率的字典 - item_frequencies() 。它的使用示例是生成“标签云”：

class Article(Document):
    tag = ListField(StringField())

# After adding some tagged articles...
tag_freqs = Article.objects.item_frequencies('tag', normalize=True)

from operator import itemgetter
top_tags = sorted(tag_freqs.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:10]
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总结

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