Construyendo una base de datos NoSQL con Python

Python es un poderoso lenguaje de programación que se usa ampliamente en muchas industrias en la actualidad. Python es fácil de aprender para principiantes y tiene muchos módulos y bibliotecas que permiten una programación robusta. Python es un lenguaje popular para el desarrollo web, la computación científica, el análisis de datos, la inteligencia artificial y más. Las bases de datos NoSQL son una opción popular para muchas aplicaciones de Python . Las bases de datos NoSQL suelen ser más fáciles de escalar que las bases de datos relacionales y ofrecen una experiencia de desarrollo más sencilla. Python ofrece varias bases de datos NoSQL populares, como MongoDB, Cassandra y Redis. En este artículo, le mostraremos cómo crear una base de datos NoSQL usando Python.

NoSQL se está expandiendo no solo a SQL. Podemos modelar datos en una variedad de formas distintas al modelo de base de datos relacional tradicional. Las bases de datos NoSQL se utilizan principalmente para almacenar datos en aplicaciones que involucran datos en tiempo real y Big Data. NoSQL puede almacenar datos en una variedad de formatos, incluidos registros de clave-valor, documentos, columnas y gráficos. El tutorial de Python NoSQL Database utiliza pymongo, que es un controlador de desarrollo de Mongo con licencia de la empresa. También se requerirá la base de datos MongoDB. En Python 3, empleamos el método insert() para insertar datos en una base de datos NoSQL. El enlace se puede encontrar aquí. Este es uno de los mejores artículos sobre las bibliotecas de Python.

¿Qué base de datos Nosql es mejor para Python?

Una base de datos NoSQL es aquella que está construida para el procesamiento de documentos. En los últimos años, ha demostrado ser extremadamente popular y funciona bien con Python. A diferencia de los RDBMS de SQL tradicionales, MongoDB organiza y almacena datos utilizando colecciones en lugar de tablas de filas.

El uso de Python de bases de datos NoSQL como MongoDB, Redis y couchdb es más común que el de Java. ZODB, una base de datos basada en Python, es una base de datos simple que se puede usar en una variedad de aplicaciones. Haciendo referencia a RakisRakis, recomendaría usar la base de datos de documentos archivados de la biblioteca estándar de Python.

¿Python es bueno para Mongodb?

Sí, Python es bueno para MongoDB. Es un lenguaje poderoso que te ayuda a trabajar con bases de datos.

La base de datos MongoDB es una base de datos de documentos multiplataforma que se centra en la recopilación y la gestión de documentos. El número de puerto debe establecerse en 27017 (la última línea en la imagen de arriba). La biblioteca de Python para MongoDB se llama PyMongo. Para conectarse, inicie client=. Deberá utilizar el cliente de comandos. MongoClient (MongoClient) se puede encontrar escribiendo mongodb://localhost:27017/ en el símbolo del sistema. El método 2 consiste en utilizar el nombre de cliente de la base de datos como segundo método. Cuando no se haya creado ninguna base de datos creada previamente con este nombre, MongoDB creará una para el usuario.

La base de datos MongoDB se almacena en un diccionario. El programador agrega automáticamente la clave especial '_id' si olvida agregarla explícitamente. Los documentos del método Insert_one() se usan comúnmente en nuestras colecciones. Es posible sumar estas dos funciones de consulta para ver cuál es el resultado más filtrado.

Como resultado, es una excelente opción para los desarrolladores que buscan crear un sitio web de forma rápida y sencilla. Además, la infraestructura de soporte de MongoDB es excelente y es capaz de saturarse automáticamente en caso de emergencia. Debido a esto, MongoDB es una excelente opción para las empresas que requieren disponibilidad y escalabilidad a gran escala.

Pymongo: el controlador estándar de Mongodb para Python

Python tiene una biblioteca de controladores MongoDB estándar llamada PyMongo. Es una API fácil de usar que le permite acceder a bases de datos, colecciones y documentos. Los objetos recuperados de MongoDB se pueden manipular, iterar e imprimir fácilmente porque son compatibles con diccionarios y listas a través de PyMongo. MongoDB basado en documentos se compone de un esquema de datos dinámico y una base de datos basada en documentos. Debido a que es compatible con la notación de objetos de JavaScript (JSON), es una opción natural para trabajar con objetos en lenguajes de programación modernos como JavaScript, Python y otros. Se puede acceder a las bases de datos de MongoDB utilizando PyMongo y MongoEngine. Difieren en muchos aspectos, pero también difieren en términos de cómo funcionan. Hay varias bibliotecas que se pueden usar para construir MongoDB, la más popular de las cuales es PyMongo. Este método simplifica el uso de documentos y mapas de MongoDB al conectarse directamente al lenguaje de consulta MongoDB familiar de MongoDB. Como resultado, el controlador MongoEngine es un controlador más potente, gracias a su compatibilidad con esquemas e indexación. El tipo de controlador utilizado en Python para trabajar con MongoDB es una cuestión de interpretación. Se recomienda que instale PyMongo con pip en lugar de usar Windows. Siguiendo estos pasos, puede instalar PyMongo.

Python ligero de la base de datos Nosql

MongoDB es un programa de base de datos orientado a documentos multiplataforma gratuito y de código abierto. Clasificado como un programa de base de datos NoSQL, MongoDB utiliza documentos similares a JSON con esquemas. MongoDB es desarrollado por MongoDB Inc. y se publica bajo la Licencia pública del lado del servidor (SSPL).

Biblioteca Nosql de Python

Hay muchas bibliotecas disponibles para trabajar con bases de datos NoSQL en Python. Algunos de los más populares son PyMongo, HappyBase y redis-py. Cada biblioteca tiene sus propias fortalezas y debilidades, por lo que es importante elegir la adecuada para su proyecto.

MongoDB es una solución de base de datos NoSQL que está orientada a documentos y es muy flexible, gracias a su sólido sistema de consultas. MongoDB y Python simplifican la creación de una amplia gama de aplicaciones de bases de datos. En este tutorial, demostrará la flexibilidad y el poder de MongoDB escribiendo algunos ejemplos. MongoDB, una base de datos NoSQL orientada a documentos, es uno de los tipos más comunes de bases de datos NoSQL. En lugar de usar tablas para organizar y almacenar datos, MongoDB los organiza usando colecciones de documentos. Le permite cambiar el esquema de sus documentos a lo largo del tiempo y almacenar datos en documentos flexibles y sin esquema. MongoDB Inc. escribió C, que es la base de MongoDB, y hoy en día se usa ampliamente en todas las plataformas principales.

El sitio web de MongoDB incluye dos versiones del servidor de base de datos. El proceso de instalación de su distribución de Linux determinará cómo funciona. Docker también es una opción para instalar MongoDB. En esta sección, aprenderá a usar el shell mongo para crear, leer, actualizar y eliminar documentos en una base de datos. El comando mongo inicia el proceso de shell y se conecta al servidor local predeterminado proporcionado por el proceso mongod. Cuando comienza una sesión, el shell mongo se conecta a la base de datos de prueba para iniciarla. También hay numerosas opciones disponibles, incluida la especificación del host y el puerto para el acceso remoto a la base de datos.

En MongoDB, una colección puede referirse a cualquier documento en un programa. Las colecciones, a diferencia de las tablas en RDBMS tradicionales, no imponen un esquema rígido. Estructura del documento y conjunto de campos en teoría: cada documento de una colección puede tener una estructura y un conjunto de campos completamente diferentes. Durante las actualizaciones e inserciones, puede usar reglas de validación para garantizar que la estructura de un documento sea uniforme. En MongoDB, los datos complejos suelen estar representados por un solo objeto, como lo expresa el modelo de datos orientado a documentos. Un marco como este le permite trabajar con objetos de datos simultáneamente en lugar de mirar varios elementos. Para insertar un documento en una base de datos usando mongo Shell, seleccione una colección y luego llámela.

InsertOne() si desea incluir un documento como argumento en la colección. MongoDB proporciona un controlador Python oficial llamado PyMongo, que puede usar para comunicarse con un servidor MongoDB. Veremos cómo usar este controlador en Python en las próximas secciones para que pueda crear sus propias aplicaciones de base de datos. Además, veremos las diferentes opciones de la base de datos MongoDB que puede usar con las aplicaciones de Python. Los siguientes ejemplos lo ayudarán a aprender a usar MongoDB y Python. Le permite especificar conexiones personalizadas, como puertos y hosts personalizados, utilizando la extensión de shell mongo. Una vez que haya conectado una instancia de MongoClient a un servidor MongoDB específico, puede acceder a cualquier base de datos que haya configurado el servidor MongoDB.

Además de usar el acceso estilo diccionario si el nombre de la base de datos no coincide con el identificador de Python, se puede usar si el nombre de la base de datos sí lo hace. Si desea incluir una gran cantidad de documentos en la base de datos a la vez, puede usar.insert_many() para hacerlo. Además de reemplazar, actualizar y eliminar documentos de una base de datos, PyMongo proporciona otras funciones. También podría ser una situación en la que su aplicación utilice MongoDB en ocasiones. Si necesita conectarse cuando no espera una respuesta, puede ser útil abrir la conexión cuando lo necesite. El sistema de administración de base de datos relacional de objetos (ODM) de MongoEngine es similar a SQL en términos de asignación de objetos. La única forma de crear modelos es crear clases con MongoDB.

Para hacer un documento con MongoEngine, primero debe determinar qué datos desea que contenga. Este tutorial lo guiará a través de cómo usar las funciones orientadas a objetos de Python en las bases de datos de MongoDB. Tutorial es una clase que corresponde a una colección en MongoEngine. Se deben proporcionar atributos de clase para cada uno de los campos obligatorios para crear el modelo. También es posible tener un conjunto de parámetros para cada tipo de campo. Cuando lo llama, PyMongo realiza la validación de datos. La función save() se utiliza para guardar un objeto de documento.

Al contar con la validación automática de datos, ya no tendrá que lidiar con ningún problema. Cada subclase Document tiene un atributo.objects, que le permite explorar los documentos en la colección asociada. También puede usar MongoDB para adaptarse a los requisitos que cambian rápidamente porque tiene un modelo de datos altamente adaptable y legible por humanos.

Sqlite vs. pymongo

Sin embargo, SQLite es una buena opción para conectarse a una sola base de datos, mientras que una biblioteca más robusta es una mejor opción para conectarse a varias bases de datos. La biblioteca de PyMongo, por ejemplo, tiene una interfaz más completa para trabajar con bases de datos MongoDB.

Ejemplo de Mongodb Python

Ejemplo de MongoDB Python En este ejemplo de MongoDB Python, crearemos un programa para conectarnos al servidor MongoDB y realizar algunas operaciones básicas como insertar, actualizar, eliminar y buscar. Antes de comenzar este ejemplo de MongoDB Python, asegúrese de tener MongoDB instalado en su sistema. Si no es así, instálelo desde aquí. Usaremos la biblioteca PyMongo para conectarnos al servidor MongoDB desde nuestro programa Python. Por lo tanto, asegúrese de tener esta biblioteca instalada. Una vez que tenga todo listo, comencemos con este ejemplo de MongoDB Python.

No es una base de datos de Python

Debido a que se escala bien y proporciona una forma sencilla de leer y escribir JSON, MongoDB se usa con frecuencia como almacenes de datos para aplicaciones web. Aunque se puede usar para almacenar datos en aplicaciones de Python, no es una base de datos de Python . Puede encontrar más información sobre el diseño de la base de datos de MongoDB en la documentación en http://docs.mongodb.org/en/latest/reference/database-design/.