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Malicious npm Package Targets Solana Developers and Hijacks Funds
A malicious npm package targets Solana developers, rerouting funds in 2% of transactions to a hardcoded address.
一个非常优雅的 MongoDB ODM 。
江南雨上
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pip install oomongo
本文将以简洁的方式向你介绍核心知识,而不会让你被繁琐的术语所淹没。
from pymongo import MongoClient
from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClient
from oomongo import ODM, mc, mf, mo
class ODM_2(ODM):
def mkconn(self): # 定义同步连接器
return MongoClient(host='localhost', port=27017)
async def amkconn(self): # 定义异步连接器
return AsyncIOMotorClient(host='localhost', port=27017)
odm = ODM_2() # 账户ODM
db = odm['泉州市'] # 库ODM
sheet = db['希望小学'] # 表ODM
【增、查、改、删】的同步方法名称分别为:insert、find、update、delete 。
对应的异步方法名称为各同步方法名前加 a
,即:ainsert、afind、aupdate、adelete 。
row1 = {'姓名':'小一', '年龄':11, '幸运数字':[1, 2, 3], '成绩':{'语文':81, '数学':82}}
row2 = {'姓名':'小二', '年龄':12, '幸运数字':[2, 3, 4], '成绩':{'语文':82, '数学':83}}
row3 = {'姓名':'小三', '年龄':13, '幸运数字':[3, 4, 5], '成绩':{'语文':83, '数学':84}}
row4 = {'姓名':'小四', '年龄':14, '幸运数字':[4, 5, 6], '成绩':{'语文':84, '数学':85}}
row5 = {'姓名':'小五', '年龄':15, '幸运数字':[5, 6, 7], '成绩':{'语文':85, '数学':86}}
row6 = {'姓名':'小六', '年龄':16, '幸运数字':[6, 7, 8], '成绩':{'语文':86, '数学':87}}
同步方式 | 异步方式 | |
---|---|---|
增(1 条) | sheet.insert( row1 ) | await sheet.ainsert( row2 ) |
增(批量) | sheet.insert( row3, row4 ) | await sheet.ainsert( row5, row6 ) |
查 | sheet.find( ) | await sheet.afind( ) |
改 | sheet.update( {'年龄': 100} ) | await sheet.aupdate( {'年龄': 200} ) |
删 | sheet.delete( ) | await sheet.adelete( ) |
row1 = {'姓名':'小一', '年龄':11, '幸运数字':[1, 2, 3], '成绩':{'语文':81, '数学':82}}
row2 = {'姓名':'小二', '年龄':12, '幸运数字':[2, 3, 4], '成绩':{'语文':82, '数学':83}}
row3 = {'姓名':'小三', '年龄':13, '幸运数字':[3, 4, 5], '成绩':{'语文':83, '数学':84}}
r1 = sheet.insert( row1 )
r2 = sheet.insert( row2, row3 )
方法1:使用 insert 添加数据成功后,row1~row3 已各自多了一个叫‘_id’的键,该键的值即分配到的主键。
方法2:
r1.inserted_id
r2.inserted_ids
筛选【年龄>13,且视力≧4.6,且性别为女】的数据,并进行查改删:
查询:sheet[mc.年龄 > 13][mc.视力 >= 4.6][mc.性别 == '女'].find( )
修改:sheet[mc.年龄 > 13][mc.视力 >= 4.6][mc.性别 == '女'].update( {'年级':'初一', '爱好':'画画,跳绳'} )
删除:sheet[mc.年龄 > 13][mc.视力 >= 4.6][mc.性别 == '女'].delete( )
代码 | 解释 |
---|---|
mc.年龄 > 10 | 大于 |
mc.年龄 >= 10 | 大于或等于 |
mc.年龄 < 10 | 小于 |
mc.年龄 <= 10 | 小于或等于 |
mc.年龄 == 10 | 等于 |
mc.年龄 != 10 | 不等于 |
mc.年级 == mf.isin( '初三', '高二' ) | 若字段值是传入值的成员,则符合 |
mc.年龄 == mf.notin( 10, 30, 45 ) | 若字段值不是传入值的成员,则符合 |
mc.爱好 == mf.contain_all( '画画', '足球' ) | 若(列表)字段值包含传入值的所有元素,则符合 |
mc.爱好 == mf.contain_any( '画画', '足球' ) | 若(列表)字段值包含传入值的至少1个元素,则符合 |
mc.爱好 == mf.contain_none( '画画', '足球' ) | 若(列表)字段值不包含传入值的任何元素,则符合 |
mc.姓名 == mf.re( '小' ) | 正则匹配 |
[mc.年龄 > 3][mc.年龄 < 100] | 交集(方式一) |
[ (mc.年龄 > 3) & (mc.年龄 < 100) ] | 交集(方式二) |
[(mc.年龄<30)| (mc.年龄>30) | (mc.年龄==30) | (mc.年龄==None)] | 并集 |
[ (mc.年龄 > 3) - (mc.年龄 > 100) ] | 差集 |
[ ~(mc.年龄 > 100) ] | 补集 |
注:
1、isin、notin 用于判断(普通)字段的值是否传入值的成员,针对普通字段。
2、contain_any、contain_none 用于判断传入值是否(列表)字段的值的成员,针对列表字段。
3、isin、notin、contain_all、contain_any、contain_none 的传入值都不必是同类型的数据,以 isin 为例:可以这样使用:mc.tag == mf.isin( 3, 3.5, '学生', None ),传入值含有 int、float、str、NoneType 等多种类型。
4、成员运算符未传入任何值时的处理方式:
代码 | 处理方式 |
---|---|
mc.年级 == mf.isin( ) | 所有数据都 不符合 |
mc.年级 == mf.notin( ) | 所有数据都 符合 |
mc.爱好 == mf.contain_all( ) | 所有数据都 符合 |
mc.爱好 == mf.contain_any( ) | 所有数据都 不符合 |
mc.爱好 == mf.contain_none( ) | 所有数据都 符合 |
5、四种集合运算可以相互嵌套,且可以无限嵌套。
筛选【年龄>13或视力≧4.6、且姓名含有‘小’、且年龄不高于15】的数据:
查询:sheet[(mc.年龄>13) | (mc.视力>=4.6)][mc.姓名 == mf.re('小')][~(mc.年龄>15)].find( )
修改:sheet[(mc.年龄>13) | (mc.视力>=4.6)][mc.姓名 == mf.re('小')][~(mc.年龄>15)].update( {'年级':'初三'} )
删除:sheet[(mc.年龄>13) | (mc.视力>=4.6)][mc.姓名 == mf.re('小')][~(mc.年龄>15)].delete( )
可使用 mc.xxx.xxx.xxx... 的形式来表示子孙元素。
查询【语文成绩>80】的数据:
sheet[mc.成绩.语文 > 80].find()
MongoDB 支持各种特殊的字段名,如:数字、符号、emoji 表情,这些字符在 Python 中不是合法变量名,因此使用 mc.1、mc.+ 等格式会报错,可用 mc['1']、mc['+']、mc['👈'] 这种格式代替。
1、切片格式为 [start: stop: step] ,start 表示从哪条开始,stop 表示到哪条停止,step 表示步长。
2、start 和 stop
3、step
: step
,即:[start: stop] 等价于 [start: stop: 1] 。sheet[过滤器]...[过滤器][:].find() # 查询符合条件的全部数据
sheet[过滤器]...[过滤器][:].delete() # 删除符合条件的全部数据
sheet[过滤器]...[过滤器][:].update({'年级':'初一'}) # 修改符合条件的全部数据
sheet[过滤器]...[过滤器][1].find() # 查询符合条件的第1条
sheet[过滤器]...[过滤器][1].delete() # 删除符合条件的第1条
sheet[过滤器]...[过滤器][1].update({'年级':'初一'}) # 修改符合条件的第1条
sheet[过滤器]...[过滤器][3:7].find() # 查询符合条件的第3~7条
sheet[过滤器]...[过滤器][3:7].delete() # 删除符合条件的第3~7条
sheet[过滤器]...[过滤器][3:7].update({'年级':'初一'}) # 修改符合条件的第3~7条
sheet[过滤器]...[过滤器][3:7:2].find() # 查询符合条件的第3、5、7条
sheet[过滤器]...[过滤器][3:7:2].delete() # 删除符合条件的第3、5、7条
sheet[过滤器]...[过滤器][3:7:2].update({'年级':'初一'}) # 修改符合条件的第3、5、7条
值得注意的地方: [3: 8: 2] 操作第 3、5、7 条,而 [8: 3: 2] 操作第 8、6、4 条。
更多示例:
[:] # 所有数据
[1:-1] # 所有数据
[-1:1] # 所有数据(逆序)
[1:] # 所有数据
[:1000] # 第1条 ~ 第1000条
[:-1000] # 第1条 ~ 倒数第1000条
[100:200] # 第100条 ~ 第200条
[200:100] # 第200条 ~ 第100条
[-300:-2] # 倒数第300条 ~ 倒数第2条
[50:-2] # 第50条 ~ 倒数第2条
[250:] # 第250条 ~ 最后1条
[-250:] # 倒数第250条 ~ 最后1条
[1] # 第1条
[-1] # 最后1条
[::3] # 以3为间距, 间隔操作所有数据
[100:200:4] # 以4为间距, 间隔操作第100条 ~ 第200条
变量 mc 无字段提示功能,输入‘mc.’后,编辑器不会提示可选字段。
为了获得字段提示功能,可自建一个‘mc2’:
class mc2(mc):
姓名 = 年龄 = 幸运数字 = None
class 成绩:
语文 = 数学 = None
sheet[mc.姓名 == '小王'][mc2.年龄 > 10].find()
sheet[mc.姓名 == '小王'][mc2.成绩.语文 > 80].find()
注:
1、mc2 与 mc 用法完全一致,可混用。
2、mc2 设置字段提示后,仅具备提示效果,而不产生任何实际约束。
对所有年龄>12的数据,优先按年龄降序,其次按姓名升序,排序后返回第 2~4 条数据:
sheet[mc.年级=='高一'].order(年龄=False, 姓名=True)[2:4].find()
有趣的,以下两行代码的返回结果相同:
sheet[mc.年级=='高一'].order(年龄=True)[1:-1].find()
sheet[mc.年级=='高一'].order(年龄=False)[-1:1].find()
解释:order(年龄=False) 表示按年龄降序,[-1:1]表示逆序切片,产生了类似‘负负得正’的效果。
注:
1、筛选器、切片器、排序器、限定字段器的位置可任意,位置不影响其效果。当然,它们都应该在 sheet 之后,且在 find/update/delete 之前。
2、可反复排序,find/update/delete 时是根据最后1次指定的顺序提取数据。以下代码最终是按年龄降序后提取数据:
sheet.order(年龄=True, 姓名=False).order(年龄=False).find()
3、若想取消排序,则再次调用order方法,但不传入任何值。
sheet.order(年龄=True, 姓名=False).order().find()
只返回姓名、年龄这2个字段:
sheet[mc.年级=='高一']['姓名','年龄'].find()
注:
1、限定字段只对 find 有作用,对 update/delete 无作用但不会报错。
2、筛选器、切片器、排序器、限定字段器的位置可任意,位置不影响其效果。当然,它们都应该在 sheet 之后,且在 find/update/delete 之前。
3、可反复限定字段,查询时是根据最后一次指定的字段提取数据。以下代码返回结果中只有‘年龄’字段:
sheet[mc.年级=='高一']['姓名']['年龄'].find()
4、若想恢复提取全部字段,则限定字段为 None
,None
即代表“全部字段”。
sheet[mc.年级=='高一']['姓名'][None].find()
同步方式 | 异步方式 | |
---|---|---|
统计库的数量 | odm.len( ) | await odm.alen( ) |
统计表的数量 | db.len( ) | await db.alen( ) |
统计行的数量 | sheet.len( ) | await sheet.alen( ) |
统计符合条件的行的数量 | sheet[ mc.age > 8 ].len( ) | await sheet[ mc.age > 8 ].alen( ) |
获取库名清单 | odm.get_db_names( ) | await odm.aget_db_names( ) |
获取表名清单 | db.get_sheet_names( ) | await db.aget_sheet_names( ) |
删除某个库 | db.delete_db( ) | await db.adelete_db( ) |
删除某张表 | sheet.delete_sheet( ) | await sheet.adelete_sheet( ) |
# 同步方式迭代
for db in odm:
for sheet in db:
print(sheet.sheet_name)
# 异步方式迭代
async for db in odm:
async for sheet in db:
print(sheet.sheet_name)
由于新年到了,令所有学生的年龄增加 1 岁:
sheet.update( {'年龄': mo.inc( 1 )} )
语法 | 含义 |
---|---|
mo.inc( 1.5 ) | 自增 1.5 |
mo.inc( -1.5 ) | 自减 1.5 |
mo.add( 1, 2, 3 ) | 向列表字段添加元素,仅当被添加的元素不存在时才添加 |
mo.push( 1, 2, 3 ) | 向列表字段添加元素,无论被添加的元素是否存在都添加 |
mo.pull( 15 ) | 从列表字段删除 1 个等于 15 的值 |
mo.popfirst | 从列表字段删除第 1 个元素 |
mo.poplast | 从列表字段删除最后 1 个元素 |
mo.rename( '新名称' ) | 重命名字段 |
mo.unset | 删除字段 |
mo.delete | 删除字段(与 mo.unset 等价) |
示例:
sheet[mc.姓名=='小六'].update({
'姓名': 'xiaoliu', # 修改为‘xiaoliu’
'年龄': mo.inc(6), # 自增6
'幸运数字': mo.push(666), # 添加666
'视力': mo.rename('眼力'), # 字段名改为‘眼力’
'籍贯': mo.delete, # 删除此字段
'成绩.语文': 60, # 改为60分
'成绩.数学': mo.inc(-6) # 减6分
})
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