Jak říká Mike, PyMongu se nevyhnete – všechna ostatní rozhraní jsou na něm postavena. Tato další rozhraní jsou pravděpodobně zbytečná. ORM, jako je ten používaný v Django, jsou užitečné při práci s SQL, protože zmírňují složitost vytváření SQL dotazů a schémat a analýzy výsledných sad do objektů.
PyMongo to však již má pokryté - dotazy procházejí pohodlným a jednoduchým API a výsledky pocházející z MongoDB jsou již z definice objekty (dobře, diktáty v Pythonu - stejný rozdíl). Pokud máte pocit, že opravdu potřebujete ozdobit své dokumenty Mongo objekty Python, je snadné přidat do PyMonga manipulátor SON. Pěkná věc na tomto přístupu je, že můžete psát kód přímo na PyMongo a později zasunout další funkce, aniž byste mezi svůj kód a PyMongo museli vkládat nové API.
Co zbývá? Vytváření schémat a migrace jsou poněkud užitečné, ale jsou téměř stejně jednoduše prováděny ad-hoc – je pravděpodobné, že pokud zvažujete použití MongoDB, chcete se stejně vymanit z tradičního modelu ve stylu SQL. Také, pokud by existoval MongoDB ORM plně kompatibilní s Django, mohli byste z něj získat nějaké kilometry. Cokoli menšího než to a pravděpodobně budete vytvářet práci pro sebe.
Nebudete litovat přímého použití PyMonga.
Poslední možností, kterou stojí za to sledovat, pokud máte zájem o maximální efektivitu, je asynchronní verze PyMongo, zde:http://github.com/fiorix/mongo-async-python-driver