在 Python Tornado 中如何实现 MongoDB 嵌入式文档（embedded document）？

2023-04-15 00:00:00 文档嵌入式如何实现

在 Python Tornado 中实现 MongoDB 嵌入式文档（embedded document）的过程如下：

第一步：创建 MongoDB 数据库连接

在 Tornado 中，通常是在 Application 函数的初始化中创建 MongoDB 数据库连接。

import motor.motor_tornado

client = motor.motor_tornado.MotorClient('mongodb://localhost:27017')
db = client.pidancodecom

上述代码中，我们使用 motor 作为 Python 驱动程序，并创建了一个名为 pidancodecom 的数据库连接。

第二步：创建嵌入式文档模型

在 Tornado 中，可以通过 tornado gen 和 async/await 来异步执行 MongoDB 数据库操作。创建嵌入式文档模型的代码如下：

from bson.objectid import ObjectId

class AuthorModel:
    def __init__(self, name, email):
        self._id = ObjectId()
        self.name = name
        self.email = email

class ArticleModel:
    def __init__(self, title, content, author):
        self._id = ObjectId()
        self.title = title
        self.content = content
        self.author = author

上述代码中，我们创建了两个嵌入式文档模型，分别是 AuthorModel 和 ArticleModel。

在 AuthorModel 中，我们使用 ObjectId 作为主键，并定义了 name 和 email 属性。在 ArticleModel 中，我们同样使用 ObjectId 作为主键，定义了 title、content 和 author 属性。在 author 属性中，我们使用了 AuthorModel 作为嵌入式文档。

第三步：插入嵌入式文档数据

插入嵌入式文档数据的代码如下：

async def insert_article():
    author = AuthorModel('皮蛋编程', 'contact@pidancode.com')
    article = ArticleModel('Python Tornado and MongoDB', 'Learn how to use MongoDB in Python Tornado.', author)

    result = await db.articles.insert_one(article.__dict__)
    print(result.inserted_id)

上述代码中，我们创建了一个名为 insert_article 的异步函数，该函数会先创建一个 AuthorModel 对象作为嵌入式文档，然后创建一个 ArticleModel 对象，并将前面创建的 AuthorModel 对象作为嵌入式文档。最后，我们调用 db.articles.insert_one 函数来插入数据，并打印出插入的 _id。

第四步：查询嵌入式文档数据

查询嵌入式文档数据的代码如下：

async def find_articles():
    cursor = db.articles.find({})
    async for article in cursor:
        author = AuthorModel(**article['author'])
        title = article['title']
        content = article['content']
        print(f'{title} ({content}) by {author.name} ({author.email})')

上述代码中，我们创建了一个名为 find_articles 的异步函数，该函数通过调用 db.articles.find 函数来查询数据，并使用 async for 循环来遍历查询结果，打印出文章的标题、内容和作者的姓名、邮箱。

完整的示例代码如下：

import motor.motor_tornado
from bson.objectid import ObjectId

client = motor.motor_tornado.MotorClient('mongodb://localhost:27017')
db = client.pidancodecom

class AuthorModel:
    def __init__(self, name, email):
        self._id = ObjectId()
        self.name = name
        self.email = email

class ArticleModel:
    def __init__(self, title, content, author):
        self._id = ObjectId()
        self.title = title
        self.content = content
        self.author = author

async def insert_article():
    author = AuthorModel('皮蛋编程', 'contact@pidancode.com')
    article = ArticleModel('Python Tornado and MongoDB', 'Learn how to use MongoDB in Python Tornado.', author)

    result = await db.articles.insert_one(article.__dict__)
    print(result.inserted_id)

async def find_articles():
    cursor = db.articles.find({})
    async for article in cursor:
        author = AuthorModel(**article['author'])
        title = article['title']
        content = article['content']
        print(f'{title} ({content}) by {author.name} ({author.email})')

if __name__ == '__main__':
    import tornado.ioloop

    loop = tornado.ioloop.IOLoop.current()

    loop.run_sync(insert_article)
    loop.run_sync(find_articles)

    loop.close()

以上示例中我们首先执行 insert_article 函数插入了一篇文章，然后执行 find_articles 函数查询存储的所有文章。

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