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Se abbinato ad applicazioni di grandi dimensioni come quelle che richiedono database, Python aggiunge più funzionalità e può essere difficile da utilizzare, soprattutto per i principianti.
Python sa che questa aggiunta ci fornisce modi migliori per aggiungere database ai nostri progetti senza compromettere il nostro flusso di lavoro utilizzando un database NoSQL semplice e intuitivo. Utilizzando Python e un popolare database NoSQL, MongoDB, lo sviluppo diventa più comodo e, tutto sommato, divertente.
Questo articolo esaminerà vari concetti di database MongoDB per darti una solida comprensione di ciò che comporta. Successivamente, tratteremo come installare MongoDB su Linux e ti mostreremo come utilizzare Python per interagire con MongoDB.
Cominciamo:
Un'introduzione di base a MongoDB
MongoDB è un database open source basato su documenti che offre elevata scalabilità e flessibilità. Come la maggior parte dei database NoSQL, MongoDB utilizza JSON per archiviare i dati, rendendolo uno dei database più flessibili e facili con cui lavorare perché non richiede schemi.
Grazie alla sua flessibilità e facilità di apprendimento, gli sviluppatori utilizzano spesso MongoDB per progetti di grandi dimensioni che richiedono velocità di lettura e scrittura dei dati elevate. Viene fornito preconfezionato con i driver per i linguaggi di programmazione più diffusi, eliminando così la necessità di apprendere nuovi linguaggi di programmazione prima di utilizzarlo.
NOTA: Se non hai familiarità con il concetto di database SQL e NoSQL, controlla la risorsa fornita di seguito:
https://www.mongodb.com/nosql-ha spiegato/nosql-vs-sql
Imparare a lavorare con MongoDB è un'abilità essenziale, principalmente perché viviamo in un mondo guidato dai dati in cui, come programmatore, lavorerai con i dati il 90% delle volte, se non di più.
È bene notare che in MongoDB c'è molto di più di quello che tratteremo nella guida di oggi. Considera di controllare la documentazione ufficiale e le risorse esterne per saperne di più.
Come installare MongoDB su Linux (Debian 10)
Esaminiamo rapidamente come installare MongoDB Community Edition su Debian 10.
NOTA: Assicurati di disinstallare il pacchetto MongoDB gestito da Debian perché non è il pacchetto MongoDB ufficiale e la mancata disinstallazione potrebbe entrare in conflitto con l'ultima versione:
Innanzitutto, assicurati che il tuo sistema sia aggiornato, cosa che puoi fare usando il comando:
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -ySuccessivamente, installa GnuPG e importa la chiave pubblica del repository MongoDB usando il comando:
sudo apt-get install gnupg && wget -qO - https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.4.asc | sudo apt-key add -Aggiungi un elenco di file nei sorgenti.elenco.d directory usando il comando:
echo "deb http://repo.mongodb.org/apt/debian buster/mongodb-org/4.4 main" | sudo tee /etc/apt/sources.elenco.d/mongodb-org-4.4.elencoAggiorna i tuoi repository locali e installa il pacchetto mongodb-org.
sudo apt-get update && sudo apt-get install mongodb-orgDopo aver installato correttamente MongoDB, avvia il servizio utilizzando il sistema come segue:
sudo systemctl start mongodPuoi anche avviare una shell mongo usando il comando mongo
Come usare Python per lavorare con MongoDB
Parliamo ora di come usare Python per lavorare con MongoDB.
A questo punto, presumo che tu abbia già configurato e installato Python sul tuo sistema.
Poiché questa è una guida di avvio rapido, non una guida MongoDB completa, discuteremo solo le basi dell'utilizzo di PyMongo per interagire con il database.
PyMongo
Esamineremo il metodo standard quando si interagisce con MongoDB per utilizzare il driver Python ufficiale, PyMongo. PyMongo è un modo molto efficiente per lavorare con Python e MongoDB ed è uno dei modi migliori per iniziare.
NOTA: Sebbene questa guida introduttiva contenga molti dettagli, dovresti considerare di guardare la documentazione ufficiale per saperne di più.
Ecco alcune risorse da prendere in considerazione:
https://pymongo.leggi i documenti.io/it/stabile/indice.html
https://pypi.org/progetto/pymongo/
https://docs.mongodb.com/drivers/pymongo
Come installare PyMongo
Come al solito, la prima cosa che dobbiamo fare è installare PyMongo Driver nel nostro ambiente Python; puoi usare conda o pip.
Per installare, usa il comando:
pip install pymongoAttendi fino al completamento delle transazioni richieste e che PyMongo sia installato correttamente sul tuo sistema. Per confermare, avvia una shell Python interattiva ed esegui il comando:
>>> import pymongoUna volta eseguito correttamente senza errori, PyMongo è stato installato correttamente e possiamo passare alla sezione successiva.
Come usare PyMongo per connettersi a MongoDB
Per connetterci a MongoDB utilizzando PyMongo, utilizziamo l'oggetto MongoClient e creiamo un'istanza per mongod, il processo demone principale per MongoDB.
>>> da pymongo import MongoClient>>> client = MongoClient(“localhost”, 27017)
Il frammento di codice sopra importa l'oggetto MongoClient da PyMongo e quindi crea un'istanza client su mongod. Se non è necessario specificare l'host e la porta di destinazione, è possibile lasciarlo vuoto, stabilendo così una connessione predefinita.
Puoi anche utilizzare il formato URI MongoDB come:
>>> client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")Entrambi questi metodi faranno la stessa cosa; dipende solo da quale preferisci usare nel tuo progetto.
Come creare un database usando PyMongo
Usare PyMong per creare un database in MongoDB è relativamente semplice. Tutto quello che devi fare è interrogare il database e, se non esiste, MongoDB lo creerà automaticamente.
Considera il codice qui sotto:
>>> da pymongo import MongoClient>>> client = MongoClient("localhost", 27017)
>>> database = client["database_test"]
Puoi anche usare il metodo dell'attributo, invece del metodo del dizionario, per accedere a un database.
>>> database = cliente.database_testA differenza di altri database, in MongoDB, un database non viene creato completamente finché le raccolte (dati) non sono state salvate, pensa alle raccolte come tabelle nei database SQL.
Come inserire documenti in un database
Come accennato all'inizio di questo tutorial, MongoDB archivia i dati come documenti JSON archiviati in una raccolta, pensa ai documenti come righe nei database SQL.
In PyMongo, usiamo i dizionari Python per rappresentare un documento. Considera il seguente codice di esempio:
da pymongo import MongoClientclient = MongoClient("localhost", 27017)
database = client["film_db"]
film = database.film
film_ =
"titolo": "Mr. Robot",
"Protagonisti": "Rami Malek, Christian Slater, Carly Chaikin",
"creato": "Sam Esmail",
"Anno": "2016"
id = film.inserisci_uno(film_).id_inserito
stampa (id)
Questo codice dovrebbe stampare l'id come mostrato:
5ff57066fee7e4e965f02267
Quando creiamo un nuovo documento e lo aggiungiamo alla raccolta, viene creata una chiave speciale o _id. Il valore dell'id deve essere univoco nella raccolta dell'insieme.
Possiamo verificare che il database, la raccolta e il documento esistano utilizzando una semplice query.
>>> banca dati.list_collection_names()['film']
I programmatori non sono altro che efficienti e pigri.
A causa di questa inclinazione predefinita, possiamo anche usare il metodo insert_many() per aggiungere più documenti invece di un singolo documento con il metodo insert_one().
Considera il codice qui sotto:
da pymongo import MongoClientclient = MongoClient("localhost", 27017)
database = client["film_db"]
film = database.film
film_ = [
“titolo”: “Signor. Robot,"
“Protagonisti”: “Rami Malek, Christian Slater, Carly Chaikin,”
"creato": "Sam Esmail",
“Anno”: “2016."
,
“titolo”: “La teoria del Big Bang,”
“Protagonisti”: “Jim Parsons, Kaley Cuoco, Johnny Galecki, Kunal Nayyar, Simon Helber, Mayim Bialik, Melissa Rauch,”
"Creato": "Chuck Lorre, Bill Prady",
“Anno”: “2007."
,
"titolo": "Star Trek: serie originale",
“Protagonisti”: “William Shatner, Leonard Nimoy, Nichelle Nicholas,”
"Creato": "Gene Roddenberry",
“Anno”: “1966."
]
id = film.inserire_molti(film_).ID_inseriti
stampa (id)
Questo dovrebbe darti gli _ids del documento inserito come mostrato di seguito:
[IDoggetto('5ff5749fbbc71282a634303d'),IDoggetto('5ff5749fbbc71282a634303e'),IDoggetto('5ff5749fbbc71282a634303f')]
Come recuperare i documenti
Anche ottenere documenti da una raccolta è molto semplice e, utilizzando il metodo find_one(), possiamo farlo in una riga di codice. Considera l'esempio qui sotto per raccogliere i film di Gene Roddenberry.
stampa (film).find_one("Creato": "Gene Roddenberry"))Questo dovrebbe recuperare tutti i film creati da Gene Roddenberry in quel database.
'_id': ObjectId('5ff57472e027b7cd22b1f2f4'), 'title': 'Star Trek: serie originale', 'Protagonisti': 'William Shatner, Leonard Nimoy, Nichelle Nicholas,', 'Creato': 'Gene Roddenbery', ' Anno': '1966'Puoi guardare una visualizzazione della GUI del database e delle raccolte. Ecco uno screenshot catturato da MongoDB Compass su Windows.
Conclusione
Per utilizzare efficacemente il linguaggio di programmazione Python quando si lavora con i database, è necessario un database flessibile ed efficiente per il proprio progetto. MongoDB è la scelta giusta. Si prega di non confondere questo per significare che MongoDB è la migliore scelta di database di sempre. Ha dei difetti, ma è anche una scelta ideale per la maggior parte dei casi d'uso.
Questa guida ti ha fornito tutto ciò di cui hai bisogno per iniziare a sperimentare con i database usando la tua lingua preferita.
Nell'addio, prendi in considerazione la lettura di documentazione e manuali per ottenere una comprensione più profonda di questo particolare argomento.
