Costruire un database NoSQL con Python

Python è un potente linguaggio di programmazione oggi ampiamente utilizzato in molti settori. Python è facile da imparare per i principianti e ha molti moduli e librerie che consentono una programmazione solida. Python è un linguaggio popolare per lo sviluppo web, il calcolo scientifico, l'analisi dei dati, l'intelligenza artificiale e altro ancora. I database NoSQL sono una scelta popolare per molte applicazioni Python . I database NoSQL sono in genere più facili da scalare rispetto ai database relazionali e offrono un'esperienza di sviluppo più semplice. Python offre diversi database NoSQL popolari, come MongoDB, Cassandra e Redis. In questo articolo, ti mostreremo come costruire un database NoSQL usando Python.

NoSQL si sta espandendo non solo in SQL. Possiamo modellare i dati in una varietà di modi diversi dal tradizionale modello di database relazionale. I database NoSQL vengono utilizzati principalmente per archiviare dati in applicazioni che coinvolgono dati in tempo reale e Big Data. NoSQL può archiviare i dati in una varietà di formati, inclusi record di valori-chiave, documenti, colonne e grafici. Il tutorial del database Python NoSQL utilizza pymongo, che è un driver di sviluppo Mongo concesso in licenza dalla società. Sarà richiesto anche il database MongoDB. In Python 3, utilizziamo il metodo insert() per inserire dati in un database NoSQL. Il collegamento può essere trovato qui. Questo è uno dei migliori articoli sulle librerie Python.

Quale database Nosql è il migliore per Python?

Un database NoSQL è creato per l'elaborazione dei documenti. Negli ultimi anni ha dimostrato di essere estremamente popolare e funziona bene con Python. A differenza dei tradizionali RDBMS SQL, MongoDB organizza e archivia i dati utilizzando raccolte anziché tabelle di righe.

L'uso da parte di Python di database NoSQL come MongoDB, Redis e couchdb è più comune di quello di Java. ZODB, un database basato su Python, è un semplice database che può essere utilizzato in una varietà di applicazioni. Facendo riferimento a RakisRakis, consiglierei di utilizzare il database dei documenti shelve della libreria Python standard.

Python va bene per MongoDB?

Sì, Python va bene per MongoDB. È un linguaggio potente che ti aiuta a lavorare con i database.

Il database MongoDB è un database di documenti multipiattaforma incentrato sulla raccolta e sulla gestione dei documenti. Il numero di porta deve essere impostato su 27017 (l'ultima riga nell'immagine sopra). La libreria Python per MongoDB si chiama PyMongo. Per connetterti, avvia client=. Dovrai utilizzare il comando client. MongoClient (MongoClient) può essere trovato digitando mongodb://localhost:27017/ nel prompt dei comandi. Il metodo 2 consiste nell'utilizzare il nome client del database come secondo metodo. Quando non è stato creato alcun database creato in precedenza con questo nome, MongoDB ne creerà uno per l'utente.

Il database MongoDB è memorizzato in un dizionario. La chiave speciale '_id' viene aggiunta automaticamente dal programmatore se si dimentica di aggiungerla esplicitamente. I documenti del metodo Insert_one() sono comunemente usati nelle nostre raccolte. È possibile sommare queste due funzioni di query per vedere qual è il risultato più filtrato.

Di conseguenza, è una scelta eccellente per gli sviluppatori che desiderano creare un sito Web in modo rapido e semplice. Inoltre, l'infrastruttura di supporto di MongoDB è eccellente ed è in grado di sovraccaricarsi automaticamente in caso di emergenza. Per questo motivo, MongoDB è una scelta eccellente per le aziende che richiedono disponibilità e scalabilità su larga scala.

Pymongo: il driver MongoDB standard per Python

Python ha una libreria di driver MongoDB standard chiamata PyMongo. È un'API di facile utilizzo che consente di accedere a database, raccolte e documenti. Gli oggetti recuperati da MongoDB possono essere facilmente manipolati, iterati e stampati perché sono compatibili con dizionari ed elenchi tramite PyMongo. MongoDB basato su documenti è costituito da uno schema di dati dinamico e da un database basato su documenti. Poiché supporta JavaScript Object Notation (JSON), è una scelta naturale per lavorare con oggetti in linguaggi di programmazione moderni come JavaScript, Python e altri. È possibile accedere ai database MongoDB utilizzando PyMongo e MongoEngine. Differiscono in molti modi, ma differiscono anche in termini di modalità di funzionamento. Esistono diverse librerie che possono essere utilizzate per creare MongoDB, la più popolare delle quali è PyMongo. Questo metodo semplifica l'utilizzo di documenti e mappe MongoDB collegandosi direttamente al familiare MongoDB Query Language di MongoDB. Di conseguenza, il driver MongoEngine è un driver più potente, grazie al suo supporto per schemi e indicizzazione. Il tipo di driver utilizzato in Python per lavorare con MongoDB è una questione di interpretazione. Si consiglia di installare PyMongo con pip anziché utilizzare Windows. Seguendo questi passaggi, puoi installare PyMongo.

Leggero database Nosql Python

MongoDB è un programma di database orientato ai documenti multipiattaforma gratuito e open source. Classificato come programma di database NoSQL, MongoDB utilizza documenti simili a JSON con schemi. MongoDB è sviluppato da MongoDB Inc. ed è pubblicato sotto la Server Side Public License (SSPL).

Libreria Python Nosql

Sono disponibili molte librerie per lavorare con i database NoSQL in Python. Alcuni dei più popolari sono PyMongo, HappyBase e redis-py. Ogni libreria ha i suoi punti di forza e di debolezza, quindi è importante scegliere quella giusta per il tuo progetto.

MongoDB è una soluzione di database NoSQL orientata ai documenti e altamente flessibile, grazie al suo potente sistema di query. MongoDB e Python semplificano la creazione di un'ampia gamma di applicazioni di database. In questo tutorial, dimostrerai la flessibilità e la potenza di MongoDB scrivendo alcuni esempi. MongoDB, un database NoSQL orientato ai documenti, è uno dei tipi più comuni di database NoSQL. Invece di utilizzare le tabelle per organizzare e archiviare i dati, MongoDB li organizza utilizzando raccolte di documenti. Ti consente di modificare lo schema dei tuoi documenti nel tempo e di archiviare i dati in documenti senza schema e flessibili. MongoDB Inc. ha scritto C, che è il fondamento di MongoDB, ed è ampiamente utilizzato oggi su tutte le principali piattaforme.

Il sito Web per MongoDB include due versioni del server di database. Il processo di installazione della tua distribuzione Linux determinerà come funziona. Docker è anche un'opzione per l'installazione di MongoDB. Imparerai come utilizzare la mongo shell per creare, leggere, aggiornare ed eliminare documenti in un database in questa sezione. Il comando mongo avvia il processo shell e si connette al server locale predefinito fornito dal processo mongod. Quando inizia una sessione, la shell mongo si connette al database di test per avviarla. Sono inoltre disponibili numerose opzioni, inclusa la specifica dell'host e della porta per l'accesso al database remoto.

In MongoDB, una raccolta può fare riferimento a qualsiasi documento in un programma. Le raccolte, al contrario delle tabelle nel tradizionale RDBMS, non impongono uno schema rigido. Struttura del documento e set di campi in teoria: ogni documento in una raccolta può avere una struttura e un set di campi completamente diversi. Durante gli aggiornamenti e gli inserimenti, è possibile utilizzare le regole di convalida per garantire che una struttura del documento sia uniforme. In MongoDB, i dati complessi sono tipicamente rappresentati da un singolo oggetto, come espresso dal modello di dati orientato al documento. Un framework come questo ti consente di lavorare con oggetti dati contemporaneamente piuttosto che guardare più elementi. Per inserire un documento in un database utilizzando la mongo shell, seleziona una raccolta e chiamala.

InsertOne() se desideri includere un documento come argomento nella raccolta. MongoDB fornisce un driver Python ufficiale chiamato PyMongo, che puoi utilizzare per comunicare con un server MongoDB. Esamineremo come utilizzare questo driver in Python nelle prossime sezioni in modo da poter creare le proprie applicazioni di database. Inoltre, esamineremo diverse opzioni del database MongoDB che puoi utilizzare con le applicazioni Python. I seguenti esempi ti aiuteranno a imparare come usare MongoDB e Python. Ti consente di specificare connessioni personalizzate, come porte e host personalizzati, utilizzando l'estensione della shell mongo. Dopo aver connesso un'istanza di MongoClient a uno specifico server MongoDB, puoi accedere a qualsiasi database configurato dal server MongoDB.

Oltre a utilizzare l'accesso in stile dizionario se il nome del database non corrisponde all'identificatore Python, può essere utilizzato se il nome del database corrisponde. Se si desidera includere un numero elevato di documenti nel database contemporaneamente, è possibile utilizzare.insert_many() per farlo. Oltre a sostituire, aggiornare ed eliminare documenti da un database, PyMongo fornisce altre funzioni. Potrebbe anche essere una situazione in cui la tua applicazione utilizza MongoDB occasionalmente. Se devi connetterti quando non ti aspetti una risposta, potrebbe essere utile aprire la connessione quando è necessario. Il sistema di gestione del database relazionale a oggetti (ODM) di MongoEngine è simile a SQL in termini di mappatura degli oggetti. L'unico modo per creare modelli è creare classi con MongoDB.

Per creare un documento con MongoEngine, devi prima determinare quali dati vuoi che contenga. Questo tutorial ti illustrerà come utilizzare le funzionalità orientate agli oggetti di Python nei database MongoDB. Tutorial è una classe che corrisponde a una raccolta in MongoEngine. Gli attributi di classe devono essere forniti per ciascuno dei campi richiesti per creare il modello. È anche possibile avere un set di parametri per ogni tipo di campo. Quando lo chiami, PyMongo esegue la convalida dei dati. La funzione save() viene utilizzata per salvare un oggetto documento.

Avendo la convalida automatica dei dati, non dovrai più affrontare alcun problema. Ogni sottoclasse Document ha un attributo.objects, che consente di sfogliare i documenti nella raccolta associata. Puoi anche utilizzare MongoDB per adattarti ai requisiti in rapida evoluzione perché ha un modello di dati altamente adattabile e leggibile dall'uomo.

Sqlite vs. Pymongo

SQLite, tuttavia, è una buona scelta per la connessione a un singolo database, mentre una libreria più robusta è una scelta migliore per la connessione a più database. La libreria di PyMongo, ad esempio, ha un'interfaccia più completa per lavorare con i database MongoDB.

Esempio Python MongoDB

Esempio MongoDB Python In questo esempio MongoDB Python, creeremo un programma per connettersi al server MongoDB ed eseguire alcune operazioni di base come inserimento, aggiornamento, eliminazione e ricerca. Prima di iniziare questo esempio MongoDB Python, assicurati di avere MongoDB installato sul tuo sistema. In caso contrario, installalo da qui. Useremo la libreria PyMongo per la connessione al server MongoDB dal nostro programma Python. Quindi, assicurati di aver installato questa libreria. Una volta che hai tutto pronto, iniziamo con questo esempio MongoDB Python.

Non un database Python

Poiché si adatta bene e fornisce un modo semplice per leggere e scrivere JSON, MongoDB viene spesso utilizzato come archivio dati per applicazioni web. Sebbene possa essere utilizzato per archiviare dati nelle applicazioni Python, non è un database Python . Ulteriori informazioni sulla progettazione del database di MongoDB sono disponibili nella documentazione all'indirizzo http://docs.mongodb.org/en/latest/reference/database-design/.