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☆☆☆☆☆

出版者:O'Reilly Media

作者:Niall O'Higgins

出品人:

页数:68

译者:

出版时间:2011-9-30

价格:USD 19.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781449310370

丛书系列:

图书标签:

• MongoDB
• Python
• O'Reilly
• Programming
• python
• DataBase
• 2011
• 计算机科学
• MongoDB
• Python
• 数据库
• NoSQL
• Web开发
• 数据分析
• 后端开发
• 编程
• 技术
• 教程

评分☆☆☆☆☆

总体还不错，讲解了pymongo的基本使用，mongodb的基本概念：upsert用法，find and modify等等。如有过pymongo使用经验在读效果会好些，pymongo的官方文档要先读读。另外pymongo作者的博客也是不错的资源，有很深入的讲解。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书在 Python 代码风格上的统一性处理得非常糟糕。不同的章节，仿佛是由不同的作者写就，代码的缩进、变量的命名规范，甚至注释的详略程度都有着天壤之别。有些代码块写得像一个经验丰富的开发者快速搭建的原型，充满了简写和“黑魔法”式的操作；而另一些部分则显得过于冗长和啰嗦，用大段的条件判断来完成本可以一两行代码解决的问题。这种不一致性极大地干扰了我的阅读节奏，每次切换章节，我都得重新适应新的代码语境。我特别关注了异步编程的章节，因为在现代 Web 服务中，这几乎是标配。然而，它对 `asyncio` 和 PyMongo 异步驱动的结合介绍得模棱两可，没有明确指出哪些操作是阻塞的，哪些可以通过 `await` 优化。对于一个以“Python”为卖点的书籍而言，对语言最佳实践和现代特性的跟进和整合，是衡量其专业性的重要标准。这本书在这方面的表现，只能算是勉强及格，却远未达到令人信服的水平。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，如果将这本书定位为“MongoDB 和 Python 初识者的导览图”，或许勉强可以接受。它确实触及了连接、查询和基本操作等基础概念。但是，如果期待它能成为一本能让你深入理解 MongoDB 这种非关系型数据库精髓，并熟练掌握如何在 Python 中构建高性能、可维护的持久层应用的技术圣经，那么你很可能会感到失望。全书缺乏对“为什么”的深入探讨，更侧重于“是什么”。例如，在涉及 GeoSpatial 查询的章节，它只是简单地展示了 `$near` 操作符的使用，但没有深入解释索引类型（如 2dsphere）对查询性能的决定性影响，也没有对比不同地理空间查询算法的优劣。对于那些已经掌握了基础语法，渴望在数据存储和检索方面实现技术飞跃的开发者来说，这本书提供的价值更像是知识点的清单，而不是解题的工具箱。它填补了一个基础认知上的空白，但对于解决真实的、复杂的数据挑战，你需要寻求更具深度和实战导向的资源。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，让我不断地去 Google 搜索那些它“一带而过”的细节。例如，在处理二进制数据（如图片或文件）的 GridFS 部分，书中给出的代码示例似乎停留在几年前的版本，与当前最新的 PyMongo 驱动在文件上传和下载的接口上已经有所不同，导致我不得不手动去修正大量的导入路径和方法参数。这种技术栈的滞后性，对于一本关注快速迭代技术的书籍来说，是致命伤。更让我感到困惑的是，书中对异常处理的讨论几乎是空白的。在任何涉及网络I/O和数据库交互的场景中，健壮的错误处理是重中之重，例如处理网络超时、权限拒绝、写入冲突等。这本书似乎默认了所有操作都会成功，这与现实的软件开发环境格格不入。我希望看到的是 Python 中如何利用 `try...except` 块，结合 PyMongo 提供的特定异常类，来构建一个能够自动重试或优雅降级的服务层。这种对工程鲁棒性的忽略，使得这本书的参考价值大打折扣，仿佛它只适用于一个完美运行的本地环境，而不是一个充满不确定性的生产世界。

评分☆☆☆☆☆

从技术深度和实战价值的角度来衡量，这本书的某些章节，特别是涉及性能调优和高可用性架构的部分，给我的感觉是“纸上谈兵”。它提到了诸如分片（Sharding）和副本集（Replica Set）的概念，也展示了如何使用 Python 客户端来检查集群状态，但对于如何根据业务场景选择合适的分片键，如何处理跨分片查询的性能瓶颈，以及在 Python 代码层面如何优雅地处理节点故障切换导致的短暂连接中断问题，描述得都非常浅显。我记得有一章专门讲了数据建模，但它给出的例子是那种教科书式的简单模型，缺乏真实世界中那种多对多、嵌入与引用的复杂权衡过程。一个优秀的数据库实战书籍，应当能引导读者思考：“如果我的用户画像数据量级达到千万级别，我该如何设计我的文档结构以最小化读取延迟？”这本书似乎只是简单地罗列了 MongoDB 的特性，而没有深入到“为什么”和“怎么做才能更好”的层面。这使得它更像是一本技术文档的摘要，而不是一本能够指导工程决策的深度参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本《MongoDB and Python》的封面设计，初看之下，倒真有些让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调，配上简洁的白色字体，不免让人联想到数据海洋的浩瀚与代码世界的精确。我原本是冲着希望找到一本能将 MongoDB 的灵活文档模型与 Python 强大生态系统无缝结合的实战指南来的。然而，当我翻开第一章，期望之中的那种直击核心、深入浅出的数据连接与基本 CRUD 操作的详细讲解，却显得有些云淡风轻。它似乎更侧重于宏观的理论介绍，对于初学者可能需要的环境配置、驱动安装那些细枝末节之处，描述得不够详尽，甚至有些跳跃。我花了相当大的篇幅去对照官方文档，才勉强理清了异步操作的设置，这让阅读体验大打折扣。我更期待的是，能够看到一些复杂的聚合管道（Aggregation Pipeline）在 Python 代码中是如何优雅地构建和执行的，或者至少是一些实用的数据迁移和索引优化策略的实战案例。目前的呈现方式，更像是一本快速入门的概述，而非一本能让你在实际项目中游刃有余的“武器库”。对于那些已经对 NoSQL 有基本概念，迫切需要工程实践指导的读者来说，这本书提供的“干货”密度，可能需要读者自己去挖掘和补全不少知识的空缺。

评分☆☆☆☆☆

很快可以读完，算是大概理解了Mongodb的python api, 至于MongoDB的一些理念，基于之前的经验倒也比较容易理解，再加上最近一直再看ElasticSearch的东西，很多理念倒是很相似 不过感觉有些地方有些反人类

评分☆☆☆☆☆

地铁里

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简明扼要的总结了用MongoDB解决问题的方法

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才60页。。。

评分☆☆☆☆☆

基本就是在介绍pymongo的api。 其实写得不错的，就是有点太。。短了。如果要多了解mongo本身还得另找书看。