Construindo um banco de dados NoSQL com Python

Python é uma linguagem de programação poderosa que é amplamente usada em muitos setores atualmente. Python é fácil de aprender para iniciantes e possui muitos módulos e bibliotecas que permitem uma programação robusta. Python é uma linguagem popular para desenvolvimento web, computação científica, análise de dados, inteligência artificial e muito mais. Os bancos de dados NoSQL são uma escolha popular para muitos aplicativos Python . Os bancos de dados NoSQL geralmente são mais fáceis de dimensionar do que os bancos de dados relacionais e oferecem uma experiência de desenvolvimento mais simples. O Python oferece vários bancos de dados NoSQL populares, como MongoDB, Cassandra e Redis. Neste artigo, mostraremos como construir um banco de dados NoSQL usando Python.

NoSQL está se expandindo não apenas para SQL. Podemos modelar dados de várias maneiras diferentes do modelo de banco de dados relacional tradicional. Os bancos de dados NoSQL são usados ​​principalmente para armazenar dados em aplicativos que envolvem dados em tempo real e Big Data. O NoSQL pode armazenar dados em vários formatos, incluindo registros de valor-chave, documentos, colunas e gráficos. O tutorial Python NoSQL Database usa pymongo, que é um driver de desenvolvimento Mongo licenciado pela empresa. O banco de dados MongoDB também será necessário. No Python 3, empregamos o método insert() para inserir dados em um banco de dados NoSQL. O link pode ser encontrado aqui. Este é um dos melhores artigos sobre bibliotecas Python.

Qual banco de dados Nosql é melhor para Python?

Um banco de dados NoSQL é aquele construído para processamento de documentos. Nos últimos anos, provou ser extremamente popular e funciona bem com o Python. Em contraste com os RDBMSs SQL tradicionais, o MongoDB organiza e armazena dados usando coleções em vez de tabelas de linhas.

O uso de bancos de dados NoSQL pelo Python, como MongoDB, Redis e couchdb, é mais comum do que o de Java. ZODB, um banco de dados baseado em Python, é um banco de dados simples que pode ser usado em uma variedade de aplicativos. Fazendo referência a RakisRakis, eu recomendaria usar o banco de dados de documentos shelve da biblioteca python padrão.

O Python é bom para o Mongodb?

Sim, o Python é bom para o MongoDB. É uma linguagem poderosa que ajuda você a trabalhar com bancos de dados.

O banco de dados MongoDB é um banco de dados de documentos de plataforma cruzada que se concentra na coleta e no gerenciamento de documentos. O número da porta deve ser definido como 27017 (a última linha da imagem acima). A biblioteca Python para MongoDB é chamada PyMongo. Para se conectar, inicie client=. Você precisará usar o cliente de comando. MongoClient (MongoClient) pode ser encontrado digitando mongodb://localhost:27017/ no prompt de comando. O método 2 é usar o nome do cliente do banco de dados como o segundo método. Quando nenhum banco de dados criado anteriormente com esse nome tiver sido criado, o MongoDB criará um para o usuário.

O banco de dados MongoDB é armazenado em um dicionário. A chave especial '_id' é adicionada automaticamente pelo programador caso ele se esqueça de adicioná-la explicitamente. Os documentos do método Insert_one() são comumente usados ​​em nossas coleções. É possível somar essas duas funções de consulta para ver qual é o resultado mais filtrado.

Como resultado, é uma excelente escolha para desenvolvedores que desejam criar um site de forma rápida e fácil. Além disso, a infraestrutura de suporte do MongoDB é excelente e é capaz de ultrapassar automaticamente em caso de emergência. Por causa disso, o MongoDB é uma excelente opção para empresas que exigem disponibilidade e escalabilidade em larga escala.

Pymongo: o driver Mongodb padrão para Python

O Python tem uma biblioteca de driver MongoDB padrão chamada PyMongo. É uma API fácil de usar que permite acessar bancos de dados, coleções e documentos. Os objetos recuperados do MongoDB podem ser facilmente manipulados, iterados e impressos porque são compatíveis com dicionários e listas por meio do PyMongo. O MongoDB baseado em documento é composto de um esquema de dados dinâmico e um banco de dados baseado em documento. Como suporta JavaScript Object Notation (JSON), é uma escolha natural para trabalhar com objetos em linguagens de programação modernas, como JavaScript, Python e outras. Os bancos de dados MongoDB podem ser acessados ​​usando PyMongo e MongoEngine. Eles diferem em muitos aspectos, mas também diferem em termos de como operam. Existem várias bibliotecas que podem ser usadas para construir o MongoDB, a mais popular delas é o PyMongo. Esse método simplifica o uso de documentos e mapas do MongoDB, conectando-se diretamente à familiar MongoDB Query Language do MongoDB. Como resultado, o driver MongoEngine é um driver mais poderoso, graças ao seu suporte para esquemas e indexação. O tipo de driver usado no Python para funcionar com o MongoDB é uma questão de interpretação. É recomendável instalar o PyMongo com pip em vez de usar o Windows. Seguindo estas etapas, você pode instalar o PyMongo.

Banco de dados Nosql leve Python

O MongoDB é um programa de banco de dados orientado a documentos, multiplataforma, gratuito e de código aberto. Classificado como um programa de banco de dados NoSQL, o MongoDB usa documentos semelhantes a JSON com esquemas. O MongoDB é desenvolvido pela MongoDB Inc. e é publicado sob a Server Side Public License (SSPL).

Biblioteca Python Nosql

Existem muitas bibliotecas disponíveis para trabalhar com bancos de dados NoSQL em Python. Alguns dos mais populares são PyMongo, HappyBase e redis-py. Cada biblioteca tem seus próprios pontos fortes e fracos, por isso é importante escolher a mais adequada para o seu projeto.

O MongoDB é uma solução de banco de dados NoSQL orientada a documentos e altamente flexível, graças ao seu forte sistema de consultas. MongoDB e Python simplificam a criação de uma ampla variedade de aplicativos de banco de dados. Neste tutorial, você demonstrará a flexibilidade e o poder do MongoDB escrevendo alguns exemplos. O MongoDB, um banco de dados NoSQL orientado a documentos, é um dos tipos mais comuns de banco de dados NoSQL. Em vez de usar tabelas para organizar e armazenar dados, o MongoDB os organiza usando coleções de documentos. Ele permite que você altere o esquema de seus documentos ao longo do tempo e armazene dados em documentos sem esquema e flexíveis. MongoDB Inc. escreveu C, que é a base do MongoDB, e é amplamente usado hoje em todas as principais plataformas.

O site do MongoDB inclui duas versões do servidor de banco de dados. O processo de instalação da sua distribuição Linux determinará como ela funciona. O Docker também é uma opção para instalar o MongoDB. Nesta seção, você aprenderá como usar o shell mongo para criar, ler, atualizar e excluir documentos em um banco de dados. O comando mongo inicia o processo shell e se conecta ao servidor local padrão fornecido pelo processo mongod. Quando uma sessão começa, o shell mongo se conecta ao banco de dados de teste para iniciá-la. Existem também várias opções disponíveis, incluindo a especificação do host e da porta para acesso remoto ao banco de dados.

No MongoDB, uma coleção pode se referir a qualquer documento em um programa. As coleções, ao contrário das tabelas no RDBMS tradicional, não impõem um esquema rígido. Estrutura do documento e conjunto de campos em teoria: Cada documento em uma coleção pode ter estrutura e conjunto de campos completamente diferentes. Durante atualizações e inserções, você pode usar regras de validação para garantir que a estrutura de um documento seja uniforme. No MongoDB, dados complexos são normalmente representados por um único objeto, conforme expresso pelo modelo de dados orientado a documentos. Uma estrutura como essa permite que você trabalhe com objetos de dados simultaneamente, em vez de examinar vários itens. Para inserir um documento em um banco de dados usando o shell mongo, selecione uma coleção e chame-a.

InsertOne() se desejar incluir um documento como um argumento na coleção. O MongoDB fornece um driver Python oficial chamado PyMongo, que você pode usar para se comunicar com um servidor MongoDB. Veremos como usar esse driver em Python nas próximas seções para que você possa criar seus próprios aplicativos de banco de dados. Além disso, veremos diferentes opções de banco de dados MongoDB que você pode usar com aplicativos Python. Os exemplos a seguir ajudarão você a aprender como usar o MongoDB e o Python. Ele permite especificar conexões personalizadas, como portas e hosts personalizados, usando a extensão mongo shell. Depois de conectar uma instância do MongoClient a um servidor MongoDB específico, você pode acessar qualquer banco de dados que o servidor MongoDB tenha configurado.

Além de usar o acesso de estilo de dicionário se o nome do banco de dados não corresponder ao identificador Python, ele pode ser usado se o nome do banco de dados corresponder. Se você deseja incluir um grande número de documentos no banco de dados de uma só vez, pode usar.insert_many() para fazer isso. Além de substituir, atualizar e excluir documentos de um banco de dados, o PyMongo oferece outras funções. Também pode ser uma situação em que seu aplicativo usa o MongoDB ocasionalmente. Se você precisar se conectar quando não estiver esperando uma resposta, pode ser útil abrir a conexão quando precisar. O sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de objeto MongoEngine (ODM) é semelhante ao SQL em termos de mapeamento de objeto. A única maneira de criar modelos é criar classes com o MongoDB.

Para criar um documento com o MongoEngine, você deve primeiro determinar quais dados deseja que ele contenha. Este tutorial orientará você sobre como usar os recursos orientados a objetos do Python em bancos de dados MongoDB. Tutorial é uma classe que corresponde a uma coleção no MongoEngine. Os atributos de classe devem ser fornecidos para cada um dos campos obrigatórios para criar o modelo. Também é possível ter um conjunto de parâmetros para cada tipo de campo. Quando você o chama, o PyMongo executa a validação de dados. A função save() é usada para salvar um objeto de documento.

Ao ter validação automática de dados, você não terá mais problemas. Cada subclasse de Document tem um atributo.objects, que permite navegar pelos documentos na coleção associada. Você também pode usar o MongoDB para se adaptar a requisitos que mudam rapidamente porque ele possui um modelo de dados altamente adaptável e legível por humanos.

Sqlite Vs. Pymongo

O SQLite, no entanto, é uma boa escolha para conectar-se a um único banco de dados, enquanto uma biblioteca mais robusta é uma escolha melhor para conectar-se a vários bancos de dados. A biblioteca do PyMongo, por exemplo, possui uma interface mais abrangente para trabalhar com bancos de dados MongoDB.

Exemplo de Mongodb Python

Exemplo do MongoDB Python Neste exemplo do MongoDB Python, criaremos um programa para conectar ao servidor MongoDB e realizar algumas operações básicas como inserir, atualizar, excluir e pesquisar. Antes de iniciar este exemplo do MongoDB Python, certifique-se de ter o MongoDB instalado em seu sistema. Caso contrário, instale-o a partir daqui. Estaremos usando a biblioteca PyMongo para conectar ao servidor MongoDB do nosso programa Python. Portanto, certifique-se de ter esta biblioteca instalada. Depois de ter tudo pronto, vamos começar com este exemplo MongoDB Python.

Não é um banco de dados Python

Por ser bem dimensionado e fornecer uma maneira simples de ler e gravar JSON, o MongoDB é frequentemente usado como armazenamento de dados para aplicativos da web. Embora possa ser usado para armazenar dados em aplicativos Python, não é um banco de dados Python . Mais informações sobre o design do banco de dados do MongoDB podem ser encontradas na documentação em http://docs.mongodb.org/en/latest/reference/database-design/.