जैसा कि माइक कहते हैं, आप पायमोंगो से नहीं बच सकते - अन्य सभी इंटरफेस इसके शीर्ष पर बने होते हैं। ये अन्य इंटरफेस यकीनन अनावश्यक हैं। Django में उपयोग किए जाने वाले ORM SQL के साथ व्यवहार करते समय उपयोगी होते हैं क्योंकि वे SQL क्वेरी और स्कीमा बनाने की जटिलता को कम करते हैं, और परिणाम को ऑब्जेक्ट में सेट करते हैं।
PyMongo हालांकि पहले से ही कवर किया गया है - प्रश्न एक सुविधाजनक और सरल एपीआई के माध्यम से जाते हैं और मोंगोडीबी से आने वाले परिणाम पहले से ही ऑब्जेक्ट्स हैं (ठीक है, पाइथन में डिक्ट्स - समान अंतर) परिभाषा के अनुसार। यदि आपको लगता है कि आपको वास्तव में अपने Mongo दस्तावेज़ों को Python ऑब्जेक्ट्स से सजाने की आवश्यकता है, तो PyMongo में SON जोड़तोड़ करना आसान है। इस दृष्टिकोण के बारे में अच्छी बात यह है कि आप सीधे PyMongo पर कोड लिख सकते हैं, और बाद में अपने कोड और PyMongo के बीच एक नया API सम्मिलित किए बिना अतिरिक्त कार्यक्षमता में स्लाइड कर सकते हैं।
क्या बाकि है? स्कीमा निर्माण और माइग्रेशन कुछ हद तक उपयोगी हैं, लेकिन लगभग तदर्थ रूप से किए गए हैं - संभावना है कि यदि आप MongoDB का उपयोग करने पर विचार कर रहे हैं तो आप वैसे भी पारंपरिक SQL-शैली मॉडल से बाहर निकलना चाहते हैं। इसके अलावा, अगर पूरी तरह से Django- संगत MongoDB ORM होता तो आपको इससे कुछ लाभ मिल सकता है। इससे कुछ भी कम और आप शायद अपने लिए काम बना रहे होंगे।
आपको सीधे PyMongo का उपयोग करने का पछतावा नहीं होगा।
यदि आप शीर्ष दक्षता में रुचि रखते हैं, तो देखने लायक एक अंतिम विकल्प PyMongo का अतुल्यकालिक संस्करण है, यहाँ:http://github.com/fiorix/mongo-async-python-driver
