djangonosql的简单介绍

国内有哪些 Django 牛人?

有一段时间,整个圈子都在转一篇文章,或者更准确地说,是一篇演讲的内容。我是一个平庸的程序员,我的大多数同龄人也是如此。平庸不是争论,而是更好的学习。大师的神化对整个编程社区并不是很有帮助,甚至是有害的。而我们应该有一颗心,不要沉迷于轻蔑的链条,不要怀疑我们是否是真正的程序员,能做的是心和责任去做事情。

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这篇文章(演讲)将会广泛传播,主要是因为它是著名的Python框架Django的作者之一,Django是业界伟大的上帝。这篇文章第一次看到是早上,同事又读非常感动,其原因可能是,作为一个整体的大学(法律)唯一一个无赖的学生写代码,没有比较,只能读和写Wordpress(皮肤)不断练习编程,唯一的希望就是变成一个60分的web开发人员——服务器操作,后端应用程序,前端代码,设计、现场操作,或者只是——网站管理员,或者美悦名字——所有堆栈工程师。但我没有转向那篇文章,因为我从来都不想成为一个平庸的程序员,也不想平庸的去解决不努力的名字,真正应该做的是定义牛逼的角色程序员,心有不竭的追求。

多年来,很多人都问过我,你认为谁更强大。我很荣幸能成为中国最好的前端团队,我有幸留在了最优秀的代码追求团队中,我很幸运地创建了一个团队。参与并组织大型和小型会议,满足或谦虚或自负地站在行业顶端的程序员。写博客是在很多领域结识朋友的好方法。这是一个会议的过程。这个定义伴随着一个思考过程。古人有云:修身、齐家、平天下。把技术带回家,不要担心完成工作。凝聚团队,凝聚人心,以集体力量实现平台,建立信仰体系,是家庭;通过个人、团队甚至是世界的大组织的影响来影响整个社区。我总是试图用同样的方式来回答这些人的问题。

说了这么多,这也是对商业现象的一个参考,再一次,感觉,定义,为什么?想要在很长一段时间内写标题,因为经常听到有人用形容词而不是实际的内容来判断一些人的好坏,而事实上这不是一个好的现象,今天又看到了开玩笑的戏谑。因为这是一个玩笑,刚醒来就有了精神,想说两句话。

实际上,我不知道Po在说什么,但我在想ruan yifeng。阮先生和我从来没有见过他的文章,他翻译了黑客和画家,他偶尔会发消息,也听到很多人用英语写的“JavaScript继承”。最近团队提升了ES6, ES6的介绍来自他的书,非常好。当我听说yubo的团队时,我觉得很感动,我可以招募他。

他总是写,写和传播给读者,高阶的基础,深入浅薄,写作恰到好处。有争议和错误。这些错误就像对广东人说“冬天来了,燕子飞向南方”。他的一些同事没有提到这一点。他不是写了一篇不好的文章吗?在我看来,他处于世界的水平,不仅仅是写作,而是把“我们所知道的”变成“我们所做的”——告诉社区。在我看来,这是最受尊敬的牛逼程序员之一。

剩下的就不多说了。回到雅各布的演讲开始——我们应该有,并且不要沉溺于对链条的蔑视,不要怀疑自己是真正的程序员,能做的是用心和责任去把事情做好。

如果你是一个优秀的程序员,那么——尽你最大的努力,没有人比你更优秀,也不是一项通过的任务;把代码分发出去,填满你的GitHub主页,构建车轮,填满你的博客。把思想带到社区,利用微博和行业会议,让今天的顶级技术和实践成为明天最基本的介绍。所以,你是一个真正的程序员。

Django和Flask这两个框架在设计上各方面有什么优缺点

(1)Flask

Flask确实很“轻”,不愧是Micro Framework,从Django转向Flask的开发者一定会如此感慨,除非二者均为深入使用过

Flask自由、灵活,可扩展性强,第三方库的选择面广,开发时可以结合自己最喜欢用的轮子,也能结合最流行最强大的Python库

入门简单,即便没有多少web开发经验,也能很快做出网站

非常适用于小型网站

非常适用于开发web服务的API

开发大型网站无压力,但代码架构需要自己设计,开发成本取决于开发者的能力和经验

各方面性能均等于或优于Django

Django自带的或第三方的好评如潮的功能,Flask上总会找到与之类似第三方库

Flask灵活开发,Python高手基本都会喜欢Flask,但对Django却可能褒贬不一

Flask与关系型数据库的配合使用不弱于Django,而其与NoSQL数据库的配合远远优于Django

Flask比Django更加Pythonic,与Python的philosophy更加吻合

(2)Django

Django太重了,除了web框架,自带ORM和模板引擎,灵活和自由度不够高

Django能开发小应用,但总会有“杀鸡焉用牛刀”的感觉

Django的自带ORM非常优秀,综合评价略高于SQLAlchemy

Django自带的模板引擎简单好用,但其强大程度和综合评价略低于Jinja

Django自带ORM也使Django与关系型数据库耦合度过高,如果想使用MongoDB等NoSQL数据,需要选取合适的第三方库,且总感觉Django+SQL才是天生一对的搭配,Django+NoSQL砍掉了Django的半壁江山

Django目前支持Jinja等非官方模板引擎

Django自带的数据库管理app好评如潮

Django非常适合企业级网站的开发:快速、靠谱、稳定

Django成熟、稳定、完善,但相比于Flask,Django的整体生态相对封闭

Django是Python web框架的先驱,用户多,第三方库最丰富,最好的Python库,如果不能直接用到Django中,也一定能找到与之对应的移植

Django上手也比较容易,开发文档详细、完善,相关资料丰富

怎么在django里面执行sql语句

首先导入: from django.db import connection 然后创建一个cursor,然后就执行吧。 cursor = connection.cursor() cursor.execute("select * from table") 执行完别忘了关闭连接。 cursor.close() 我也是Django初学者

mongodb+django 怎么配置

结合使用 MongoDB 和 Django

Django 是一种 Python Web 框架,由对象关系映射器 (ORM)、后端控制器和模板系统组成。MongoDB 是一种面向文档的数据库(也称为 NoSQL 数据库),能有效地进行扩展并提供高性能。在本文中,我们将学习如何从 Python 调用 MongoDB(使用 MongoEngine),以及如何将它集成到 Django 项目中以代替内置的 ORM。本文还包括用来为 MongoDB 后端创建、读取和更新数据的样例 Web 界面。

有哪些轻型的非关系型数据库?

常见的非关系型数据库有:1、mongodb;2、cassandra;3、redis;4、hbase;5、neo4j。其中mongodb是非常著名的NoSQL数据库,它是一个面向文档的开源数据库。

常见的几种非关系型数据库:

1、MongoDB

MongoDB是最著名的NoSQL数据库。它是一个面向文档的开源数据库。MongoDB是一个可伸缩和可访问的数据库。它在c++中。MongoDB同样可以用作文件系统。在MongoDB中,JavaScript可以作为查询语言使用。通过使用sharding MongoDB水平伸缩。它在流行的JavaScript框架中非常有用。

人们真的很享受分片、高级文本搜索、gridFS和map-reduce功能。惊人的性能和新特性使这个NoSQL数据库在我们的列表中名列第一。

特点:提供高性能;自动分片;运行在多个服务器上;支持主从复制;数据以JSON样式文档的形式存储;索引文档中的任何字段;由于数据被放置在碎片中,所以它具有自动负载平衡配置;支持正则表达式搜索;在失败的情况下易于管理。

优点:易于安装MongoDB;MongoDB Inc.为客户提供专业支持;支持临时查询;高速数据库;无模式数据库;横向扩展数据库;性能非常高。

缺点:不支持连接;数据量大;嵌套文档是有限的;增加不必要的内存使用。

2、Cassandra

Cassandra是Facebook为收件箱搜索开发的。Cassandra是一个用于处理大量结构化数据的分布式数据存储系统。通常,这些数据分布在许多普通服务器上。您还可以添加数据存储容量,使您的服务保持在线,您可以轻松地完成这项任务。由于集群中的所有节点都是相同的,因此不需要处理复杂的配置。

Cassandra是用Java编写的。Cassandra查询语言(CQL)是查询Cassandra数据库的一种类似sql的语言。因此,Cassandra在最佳开源数据库中排名第二。Facebook、Twitter、思科(Cisco)、Rackspace、eBay、Twitter、Netflix等一些最大的公司都在使用Cassandra。

特点:线性可伸缩;;保持快速响应时间;支持原子性、一致性、隔离性和耐久性(ACID)等属性;使用Apache Hadoop支持MapReduce;分配数据的最大灵活性;高度可伸缩;点对点架构。

优点:高度可伸缩;无单点故障;Multi-DC复制;与其他基于JVM的应用程序紧密集成;更适合多数据中心部署、冗余、故障转移和灾难恢复。

缺点:对聚合的有限支持;不可预知的性能;不支持特别查询。

3、Redis

Redis是一个键值存储。此外,它是最著名的键值存储。Redis支持一些c++、PHP、Ruby、Python、Perl、Scala等等。Redis是用C语言编写的。此外,它是根据BSD授权的。

特点:自动故障转移;将其数据库完全保存在内存中;事务;Lua脚本;将数据复制到任意数量的从属服务器;钥匙的寿命有限;LRU驱逐钥匙;支持发布/订阅。

优点:支持多种数据类型;很容易安装;非常快(每秒执行约11万组,每秒执行约81000次);操作都是原子的;多用途工具(在许多用例中使用)。

缺点:不支持连接;存储过程所需的Lua知识;数据集必须很好地适应内存。

4、HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。

HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

5、neo4j

Neo4j被称为原生图数据库,因为它有效地实现了属性图模型,一直到存储层。这意味着数据完全按照白板的方式存储,数据库使用指针导航和遍历图。Neo4j有数据库的社区版和企业版。企业版包括Community Edition必须提供的所有功能,以及额外的企业需求,如备份、集群和故障转移功能。

特点:它支持唯一的约束;Neo4j支持完整的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)规则;Java API: Cypher API和本机Java API;使用Apache Lucence索引;简单查询语言Neo4j CQL;包含用于执行CQL命令的UI: Neo4j Data Browser。

优点:容易检索其相邻节点或关系细节,无需连接或索引;易于学习Neo4j CQL查询语言命令;不需要复杂的连接来检索数据;非常容易地表示半结构化数据;大型企业实时应用程序的高可用性;简化的调优。

缺点:不支持分片


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