Construire une base de données NoSQL avec Python

Python est un langage de programmation puissant qui est largement utilisé dans de nombreuses industries aujourd'hui. Python est facile à apprendre pour les débutants et possède de nombreux modules et bibliothèques qui permettent une programmation robuste. Python est un langage populaire pour le développement Web, le calcul scientifique, l'analyse de données, l'intelligence artificielle, etc. Les bases de données NoSQL sont un choix populaire pour de nombreuses applications Python . Les bases de données NoSQL sont généralement plus faciles à mettre à l'échelle que les bases de données relationnelles et offrent une expérience de développement plus simple. Python propose plusieurs bases de données NoSQL populaires, telles que MongoDB, Cassandra et Redis. Dans cet article, nous allons vous montrer comment créer une base de données NoSQL à l'aide de Python.

NoSQL s'étend non seulement à SQL. Nous pouvons modéliser les données de diverses manières autres que le modèle de base de données relationnelle traditionnel. Les bases de données NoSQL sont principalement utilisées pour stocker des données dans des applications impliquant des données en temps réel et du Big Data. NoSQL peut stocker des données dans une variété de formats, y compris des enregistrements clé-valeur, des documents, des colonnes et des graphiques. Le didacticiel Python NoSQL Database utilise pymongo, qui est un pilote de développement Mongo sous licence de la société. La base de données MongoDB sera également requise. En Python 3, nous utilisons la méthode insert() pour insérer des données dans une base de données NoSQL. Le lien peut être trouvé ici. C'est l'un des meilleurs articles sur les bibliothèques Python.

Quelle base de données Nosql est la meilleure pour Python ?

Une base de données NoSQL est une base de données conçue pour le traitement de documents. Ces dernières années, il s'est avéré extrêmement populaire et fonctionne bien avec Python. Contrairement aux SGBDR SQL traditionnels, MongoDB organise et stocke les données en utilisant des collections plutôt que des tables de lignes.

L'utilisation par Python de bases de données NoSQL telles que MongoDB, Redis et couchdb est plus courante que celle de Java. ZODB, une base de données basée sur Python, est une base de données simple qui peut être utilisée dans une variété d'applications. En faisant référence à RakisRakis, je recommanderais d'utiliser la base de données de documents en étagère de la bibliothèque python standard.

Python est-il bon pour Mongodb ?

Oui, Python est bon pour MongoDB. C'est un langage puissant qui vous aide à travailler avec des bases de données.

La base de données MongoDB est une base de données de documents multiplateforme qui se concentre sur la collecte et la gestion des documents. Le numéro de port doit être défini sur 27017 (la dernière ligne dans l'image ci-dessus). La bibliothèque Python pour MongoDB s'appelle PyMongo. Pour vous connecter, lancez client=. Vous devrez utiliser la commande client. MongoClient (MongoClient) peut être trouvé en tapant mongodb://localhost:27017/ dans l'invite de commande. La méthode 2 consiste à utiliser le nom du client de la base de données comme deuxième méthode. Lorsqu'aucune base de données précédemment créée avec ce nom n'a été créée, MongoDB en créera une pour l'utilisateur.

La base de données MongoDB est stockée dans un dictionnaire. La clé spéciale '_id' est ajoutée automatiquement par le programmeur s'il oublie de l'ajouter explicitement. Les documents de la méthode Insert_one() sont couramment utilisés dans nos collections. Il est possible de sommer ces deux fonctions de requête pour voir quel est le résultat le plus filtré.

En conséquence, c'est un excellent choix pour les développeurs qui cherchent à créer rapidement et facilement un site Web. De plus, l'infrastructure de support de MongoDB est excellente et elle est capable de déborder automatiquement en cas d'urgence. Pour cette raison, MongoDB est un excellent choix pour les entreprises qui ont besoin d'une disponibilité et d'une évolutivité à grande échelle.

Pymongo : le pilote Mongodb standard pour Python

Python possède une bibliothèque de pilotes MongoDB standard appelée PyMongo. Il s'agit d'une API facile à utiliser qui vous permet d'accéder à des bases de données, des collections et des documents. Les objets récupérés à partir de MongoDB peuvent être facilement manipulés, itérés et imprimés car ils sont compatibles avec les dictionnaires et les listes via PyMongo. MongoDB basé sur des documents est composé d'un schéma de données dynamique et d'une base de données basée sur des documents. Parce qu'il prend en charge la notation d'objet JavaScript (JSON), c'est un choix naturel pour travailler avec des objets dans des langages de programmation modernes tels que JavaScript, Python et autres. Les bases de données MongoDB sont accessibles à l'aide de PyMongo et MongoEngine. Ils diffèrent à bien des égards, mais ils diffèrent également en termes de fonctionnement. Il existe plusieurs bibliothèques qui peuvent être utilisées pour construire MongoDB, dont la plus populaire est PyMongo. Cette méthode simplifie l'utilisation des documents et des cartes MongoDB en se connectant directement au langage de requête MongoDB familier de MongoDB. Par conséquent, le pilote MongoEngine est un pilote plus puissant, grâce à sa prise en charge des schémas et de l'indexation. Le type de pilote utilisé en Python pour fonctionner avec MongoDB est une question d'interprétation. Il est recommandé d'installer PyMongo avec pip plutôt que d'utiliser Windows. En suivant ces étapes, vous pouvez installer PyMongo.

Python de base de données nosql léger

MongoDB est un programme de base de données multiplateforme gratuit et open source orienté document. Classé comme programme de base de données NoSQL, MongoDB utilise des documents de type JSON avec des schémas. MongoDB est développé par MongoDB Inc. et est publié sous la licence publique côté serveur (SSPL).

Bibliothèque Python Nosql

Il existe de nombreuses bibliothèques disponibles pour travailler avec des bases de données NoSQL en Python. Certains des plus populaires sont PyMongo, HappyBase et redis-py. Chaque bibliothèque a ses propres forces et faiblesses, il est donc important de choisir celle qui convient à votre projet.

MongoDB est une solution de base de données NoSQL à la fois orientée document et très flexible, grâce à son puissant système de requêtes. MongoDB et Python simplifient la création d'une large gamme d'applications de base de données. Dans ce tutoriel, vous démontrerez la flexibilité et la puissance de MongoDB en écrivant quelques exemples. MongoDB, une base de données NoSQL orientée document, est l'un des types les plus courants de bases de données NoSQL. Au lieu d'utiliser des tables pour organiser et stocker des données, MongoDB les organise à l'aide de collections de documents. Il vous permet de modifier le schéma de vos documents au fil du temps et de stocker des données dans des documents sans schéma et flexibles. MongoDB Inc. a écrit C, qui est la base de MongoDB, et il est largement utilisé aujourd'hui sur toutes les principales plates-formes.

Le site Web de MongoDB comprend deux versions du serveur de base de données. Le processus d'installation de votre distribution Linux déterminera son fonctionnement. Docker est également une option pour installer MongoDB. Vous apprendrez à utiliser le shell mongo pour créer, lire, mettre à jour et supprimer des documents dans une base de données dans cette section. La commande mongo lance le processus shell et se connecte au serveur local par défaut fourni par le processus mongod. Lorsqu'une session démarre, le shell mongo se connecte à la base de données de test afin de la démarrer. De nombreuses options sont également disponibles, notamment la spécification de l'hôte et du port pour l'accès à la base de données distante.

Dans MongoDB, une collection peut faire référence à n'importe quel document d'un programme. Les collections, contrairement aux tables du SGBDR traditionnel, n'imposent pas de schéma rigide. Structure du document et ensemble de champs en théorie : Chaque document d'une collection peut avoir une structure et un ensemble de champs complètement différents. Lors des mises à jour et des insertions, vous pouvez utiliser des règles de validation pour vous assurer qu'une structure de document est uniforme. Dans MongoDB, les données complexes sont généralement représentées par un seul objet, tel qu'exprimé par le modèle de données orienté document. Un cadre comme celui-ci vous permet de travailler avec des objets de données simultanément plutôt que de regarder plusieurs éléments. Pour insérer un document dans une base de données à l'aide du shell mongo, sélectionnez une collection, puis appelez-la.

InsertOne() si vous souhaitez inclure un document en tant qu'argument dans la collection. MongoDB fournit un pilote Python officiel nommé PyMongo, que vous pouvez utiliser pour communiquer avec un serveur MongoDB. Nous verrons comment utiliser ce pilote en Python dans les prochaines sections afin que vous puissiez créer vos propres applications de base de données. Nous examinerons également différentes options de base de données MongoDB que vous pouvez utiliser avec les applications Python. Les exemples suivants vous aideront à apprendre à utiliser MongoDB et Python. Il vous permet de spécifier des connexions personnalisées, telles que des ports et des hôtes personnalisés, à l'aide de l'extension mongo shell. Une fois que vous avez connecté une instance de MongoClient à un serveur MongoDB spécifique, vous pouvez accéder à n'importe quelle base de données configurée par le serveur MongoDB.

En plus d'utiliser un accès de type dictionnaire si le nom de la base de données ne correspond pas à l'identifiant Python, il peut être utilisé si le nom de la base de données correspond. Si vous souhaitez inclure un grand nombre de documents dans la base de données à la fois, vous pouvez utiliser.insert_many() pour le faire. En plus de remplacer, mettre à jour et supprimer des documents d'une base de données, PyMongo fournit d'autres fonctions. Il peut également s'agir d'une situation dans laquelle votre application utilise MongoDB à l'occasion. Si vous devez vous connecter alors que vous n'attendez pas de réponse, il peut être utile d'ouvrir la connexion lorsque vous en avez besoin. Le système de gestion de base de données relationnelle objet MongoEngine (ODM) est similaire à SQL en termes de mappage d'objets. La seule façon de créer des modèles est de créer des classes avec MongoDB.

Pour créer un document avec MongoEngine, vous devez d'abord déterminer quelles données vous souhaitez qu'il contienne. Ce didacticiel vous expliquera comment utiliser les fonctionnalités orientées objet de Python dans les bases de données MongoDB. Tutoriel est une classe qui correspond à une collection dans MongoEngine. Des attributs de classe doivent être fournis pour chacun des champs obligatoires afin de créer le modèle. Il est également possible d'avoir un ensemble de paramètres pour chaque type de champ. Lorsque vous l'appelez, PyMongo effectue la validation des données. La fonction save() est utilisée pour enregistrer un objet document.

Grâce à la validation automatique des données, vous n'aurez plus à faire face à des problèmes. Chaque sous-classe Document a un attribut.objects, qui vous permet de parcourir les documents de la collection associée. Vous pouvez également utiliser MongoDB pour vous adapter à l'évolution rapide des besoins, car il dispose d'un modèle de données hautement adaptable et lisible par l'homme.

SQLite Vs. Pymongo

SQLite, cependant, est un bon choix pour se connecter à une seule base de données, alors qu'une bibliothèque plus robuste est un meilleur choix pour se connecter à plusieurs bases de données. La bibliothèque de PyMongo, par exemple, possède une interface plus complète pour travailler avec les bases de données MongoDB.

Exemple Mongodb Python

Exemple Python MongoDB Dans cet exemple Python MongoDB, nous allons créer un programme pour se connecter au serveur MongoDB et effectuer certaines opérations de base telles que l'insertion, la mise à jour, la suppression et la recherche. Avant de commencer cet exemple MongoDB Python, assurez-vous que MongoDB est installé sur votre système. Si ce n'est pas le cas, veuillez l'installer à partir d'ici. Nous utiliserons la bibliothèque PyMongo pour nous connecter au serveur MongoDB à partir de notre programme Python. Assurez-vous donc que cette bibliothèque est installée. Une fois que tout est prêt, commençons avec cet exemple MongoDB Python.

Pas une base de données Python

Parce qu'il évolue bien et offre un moyen simple de lire et d'écrire JSON, MongoDB est fréquemment utilisé comme magasin de données pour les applications Web. Bien qu'il puisse être utilisé pour stocker des données dans des applications Python, il ne s'agit pas d'une base de données Python . Vous trouverez plus d'informations sur la conception de la base de données de MongoDB dans la documentation à l'adresse http://docs.mongodb.org/en/latest/reference/database-design/.