在Mongo DB和Django中应使用哪个Python API
我一直在考虑用哪个Python接口来和Mongo数据库互动。我快速了解了一下目前的情况，找到了三个主要的选择。
如果你要用django框架设计一个内容丰富的网站，你会选择哪个接口，为什么呢？
MongoEngine看起来是专门为Django设计的。PyMongo则像是一个轻量级的Mongo封装，功能强大，但在使用Django框架时，很多便利的抽象特性就没了。Ming则是在PyMongo和MongoEngine之间的一个有趣选择，不过我还没机会试用它。
6 个回答
MongoEngine和Ming这两个工具都是建立在PyMongo的基础上的，它们只是给PyMongo加了一些好用的功能。我建议你至少先直接使用PyMongo，这样如果你决定使用其他工具并遇到问题时，你会更容易理解背后发生了什么。不过，我可能有点偏见哦；）
正如Mike所说，你无法避免使用PyMongo——其他所有接口都是建立在它之上的。这些其他接口可以说是多余的。像Django中使用的ORM（对象关系映射）在处理SQL时很有用，因为它们简化了创建SQL查询和模式的复杂性，并将结果集解析成对象。
但是，PyMongo已经解决了这些问题——查询通过一个方便简单的API进行，而从MongoDB返回的结果本身就是对象（在Python中是字典，差不多意思）。如果你觉得真的需要用Python对象来装饰你的Mongo文档，可以很容易地为PyMongo添加一个SON处理器。这个方法的好处在于，你可以直接在PyMongo上编写代码，之后再添加额外的功能，而不需要在你的代码和PyMongo之间插入一个新的API。
那么剩下的是什么呢？模式创建和迁移有点用，但几乎可以随意处理——如果你考虑使用MongoDB，可能就是想摆脱传统的SQL模型。此外，如果有一个完全兼容Django的MongoDB ORM，你可能会觉得有用。但如果不完全兼容，你可能会给自己增加工作量。
直接使用PyMongo，你不会后悔。
如果你对高效性感兴趣，还有一个值得关注的选项是PyMongo的异步版本，链接在这里：http://github.com/fiorix/mongo-async-python-driver