ИТ Блог. Работа с базой данных (MySQL, CouchDB, MariaDB, MongoDB)
Нет сомнений в том, что Python — мощный и популярный язык программирования, способный справиться с любым проектом, который мы реализуем. Он очень гибкий и может адаптироваться к различным средам разработки, таким как тестирование на проникновение, веб-разработка и машинное обучение.
В сочетании с большими приложениями, такими как те, которым требуются базы данных, Python добавляет больше функциональности, и с ним может быть сложно работать, особенно для начинающих.
Python знает, что это дополнение предоставляет нам лучшие способы добавления баз данных в наши проекты без ущерба для нашего рабочего процесса, используя простую и интуитивно понятную базу данных NoSQL. Используя Python и популярную базу данных NoSQL, MongoDB, разработка становится более удобной и, в целом, увлекательной.
В этой статье будут рассмотрены различные концепции базы данных MongoDB, чтобы дать вам четкое представление о том, что это влечет за собой. После этого мы расскажем, как установить MongoDB в Linux, и покажем вам, как использовать Python для взаимодействия с MongoDB.
MongoDB — это база данных на основе документов с открытым исходным кодом, которая обеспечивает высокую масштабируемость и гибкость. Как и большинство баз данных NoSQL, MongoDB использует JSON для хранения данных, что делает его одной из самых гибких и простых баз данных для работы, поскольку для нее не требуется схема.
Благодаря его гибкости и простоте обучения разработчики часто используют MongoDB для больших проектов, требующих высокой скорости чтения и записи данных. Он поставляется с предустановленными драйверами для популярных языков программирования, что избавляет от необходимости изучать новые языки программирования перед его использованием.
Изучение работы с MongoDB — важный навык, в основном потому, что мы живем в мире, управляемом данными, где, как программист, вы будете работать с данными 90% времени, если не больше.
Приятно отметить, что MongoDB — это нечто большее, чем мы рассмотрим в сегодняшней статье. Чтобы узнать больше, изучите официальную документацию и внешние ресурсы.
Давайте быстро рассмотрим, как установить MongoDB Community Edition на Debian 10.
Во-первых, убедитесь, что ваша система обновлена, что вы можете сделать с помощью команды:
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
Затем установите GnuPG и импортируйте открытый ключ репозитория MongoDB с помощью команды:
sudo apt-get install gnupg && wget -qO - https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.4.asc | sudo apt-key add -
Добавьте список файлов в каталог sources.list.d с помощью команды:
echo "deb http://repo.mongodb.org/apt/debian buster/mongodb-org/4.4 main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-4.4.list
Обновите свои локальные репозитории и установите пакет mongodb-org.
sudo apt-get update && sudo apt-get install mongodb-org
После успешной установки MongoDB запустите службу с помощью системы следующим образом:
sudo systemctl start mongod
Вы также можете запустить оболочку mongo с помощью команды mongo.
Давайте теперь обсудим, как использовать Python для работы с MongoDB.
На этом этапе мы предполагаем, что Python уже настроен и установлен в вашей системе.
Поскольку это краткая статья для начинающих, а не исчерпывающее руководство по MongoDB, мы обсудим только основы использования PyMongo для взаимодействия с базой данных.
Мы рассмотрим стандартный метод взаимодействия с MongoDB, чтобы использовать официальный драйвер Python PyMongo. PyMongo — это очень эффективный способ работы с Python и MongoDB и один из лучших способов начать работу.
Как обычно, первое, что нам нужно сделать, это установить драйвер PyMongo в нашу среду Python; вы можете использовать conda или pip.
Для установки воспользуйтесь командой:
pip install pymongo
Дождитесь завершения необходимых транзакций и успешного завершения установки PyMongo в вашей системе. Для подтверждения запустите интерактивную оболочку Python и выполните команду:
>>> import pymongo
Как только он запустится без ошибок, вы успешно установили PyMongo, и мы можем перейти к следующему разделу.
Чтобы подключиться к MongoDB с помощью PyMongo, мы используем объект MongoClient и создаем экземпляр для mongod, основного процесса демона для MongoDB.
>>> from pymongo import MongoClient >>> client = MongoClient(“localhost”, 27017)
Приведенный выше фрагмент кода импортирует объект MongoClient из PyMongo, а затем создает экземпляр клиента для mongod. Если вам не нужно указывать целевой хост и порт, вы можете оставить его пустым, установив таким образом соединение по умолчанию.
Вы также можете использовать формат URI MongoDB как:
>>> client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
Оба эти метода будут делать одно и то же; это зависит только от того, что вы предпочитаете использовать в своем проекте.
Использование PyMong для создания базы данных в MongoDB относительно просто. Все, что вам нужно сделать, это запросить базу данных, и если она не существует, MongoDB создаст ее автоматически.
Рассмотрим код ниже:
>>> from pymongo import MongoClient
>>> client = MongoClient("localhost", 27017)
>>> database = client["test_database"]
Вы также можете использовать метод атрибута вместо метода словаря для доступа к базе данных.
>>> database = client.test_database
В отличие от других баз данных, в MongoDB база данных не создается полностью, пока коллекции (данные) не будут сохранены — подумайте о коллекциях как о таблицах в базах данных SQL.
Как упоминалось в начале этой статьи, MongoDB хранит данные в виде документов JSON, хранящихся в коллекции — думайте о документах как о строках в базах данных SQL.
В PyMongo мы используем словари Python для представления документа. Рассмотрим следующий пример кода:
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient("localhost", 27017)
database = client["movie_db"]
movies = database.movies
movie_ = {
"title": "Mr. Robot",
"Starring": "Rami Malek, Christian Slater, Carly Chaikin",
"created": "Sam Esmail",
"Year": "2016"
}
id = movies.insert_one(movie_).inserted_id
print(id)
Этот код должен напечатать идентификатор, как показано:
5ff57066fee7e4e965f02267
Когда мы создаем новый документ и добавляем его в коллекцию, создается специальный ключ или _id. Значение идентификатора должно быть уникальным в заданной коллекции.
Мы можем проверить, что база данных, коллекция и документ существуют, с помощью простого запроса.
>>> database.list_collection_names() ['movies']
Программисты очень эффективны — и ленивы ».
Из-за этого наклона по умолчанию мы также можем использовать метод insert_many () для добавления нескольких документов вместо одного документа с помощью метода insert_one ().
Рассмотрим код ниже:
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient("localhost", 27017)
database = client["movie_db"]
movies = database.movies
movies_ = [
{
“title”: “Mr. Robot,”
“Starring”: “Rami Malek, Christian Slater, Carly Chaikin,”
"created": "Sam Esmail",
“Year”: “2016.”
},
{
“title”: “The Big Bang Theory,”
“Starring”: “Jim Parsons, Kaley Cuoco, Johnny Galecki, Kunal Nayyar, Simon Helber, Mayim Bialik, Melissa Rauch,”
“Created”: “Chuck Lorre, Bill Prady,”
“Year”: “2007.”
},
{
"title": "Star Trek: Original Series",
“Starring”: “William Shatner, Leonard Nimoy, Nichelle Nicholas,”
"Created": "Gene Roddenberry",
“Year”: “1966.”
}
]
ids = movies.insert_many(movies_).inserted_ids
print(ids)Это должно дать вам _ids вставленного документа, как показано ниже:
[ObjectId (‘5ff5749fbbc71282a634303d’), ObjectId (‘5ff5749fbbc71282a634303e’), ObjectId (‘5ff5749fbbc71282a634303f’)]
Получить документы из коллекции также очень просто, и с помощью метода find_one () мы можем сделать это в одной строке кода. Рассмотрим пример ниже, чтобы собрать фильмы Джина Родденберри.
print(movies.find_one({"Created": "Gene Roddenberry"}))
Это должно получить все фильмы, созданные Джином Родденберри в этой базе данных.
{'_id': ObjectId('5ff57472e027b7cd22b1f2f4'), 'title': 'Star Trek: Original Series', 'Starring': 'William Shatner, Leonard Nimoy, Nichelle Nicholas,', 'Created': 'Gene Roddenbery', 'Year': '1966'}
Вы можете посмотреть графическое отображение базы данных и коллекций.
Чтобы эффективно использовать язык программирования Python при работе с базами данных, вам потребуется гибкая и эффективная база данных для вашего проекта. MongoDB — правильный выбор. Не путайте, что это означает, что MongoDB — лучший выбор для баз данных. У него есть недостатки, но он также является идеальным выбором для большинства случаев использования.
В этой статье есть все необходимое, чтобы начать экспериментировать с базами данных на выбранном вами языке.
(1 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...
