对于我的一个项目，我更喜欢使用Django+Mongodb.
我为什么要使用蒙戈引擎，但不仅仅是PyMongo？有什么优点？使用 PyMongo 查询给出的结果是已准备好的对象，不是吗？那么 MongoEngine 的目的是什么？
这是一个老问题，但偶然发现它，我不认为接受的答案回答了问题。问题不是“什么是 MongoEngine？” - 这是“我为什么应该使用 MongoEngine？”以及这种方法的优点。一般来说，这超出了 Django 到 Python/Mongo 的范围。我的两分钱：
虽然 PyMongo 和 MongoEngine 都返回对象（这并没有错），但 PyMongo 返回需要通过字符串引用其键的字典。 MongoEngine 允许您通过文档数据的类定义模式。然后，它会将文档映射到这些类中，并允许您操作它们。为什么要为无模式数据定义模式？因为在我看来，它清晰、明确，并且更容易编程。您最终不会得到分散在代码中的字典，如果不实际查看数据或运行程序，您就无法分辨其中的内容。对于 MongoEngine 和像 PyCharm 这样的不错的 IDE，输入一个简单的“.”之后对象会通过自动完成告诉您需要知道的所有信息。对于其他开发人员来说，在工作时检查和学习数据模型也变得更加容易，并且会让那些一段时间没有见过代码的人变得更加高效、更快。
此外，对我来说，使用 PyMongo 操作文档的语法（本质上与 mongo 控制台相同）很丑陋、容易出错且难以维护。
这是在 MongoEngine 中更新文档的基本示例，对我来说，它非常优雅：
BlogPost.objects(id=post.id).update(title='Example Post')
为什么使用 PyMongo？ MongoEngine 是您和裸机之间的一层，因此它可能会更慢，尽管我没有任何基准测试。 PyMongo 级别较低，因此您自然拥有更多控制权。对于简单的项目，MongoEngine 可能是不必要的。如果您已经熟悉 Mongo 语法，您可能会发现 PyMongo 比我直观得多，并且编写复杂的查询和更新没有问题。也许您喜欢直接在较低级别上使用字典，并且对额外的抽象层不感兴趣。也许您正在编写一个不属于大系统的脚本，并且您需要它尽可能精简和快速。
争论还有更多内容，但我认为这对于基础知识来说非常好。
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