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。
（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
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
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。
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
