MongoDB Atlas – Flask-Anwendungsdatenbank für Big Data

Die Nicht-SQL-Datenbank ist fortschrittlicher und in der Lage, große Datenmengen mit dynamischen Schemafunktionen zu verarbeiten. Im Zeitalter von Big Data scheint der Nicht-SQL-Server eine glänzende Zukunft zu haben, auch wenn in manchen Fällen End-to-End-Geschäftsdatenlösungen immer noch für die Nutzung von SQL-Datenbanken geeignet sind.

In diesem Artikel werde ich erläutern, wie Sie MongoDB Altas mithilfe von Python in Flask-Anwendungen integrieren können. Es ist richtig für Sie, diesen Ansatz auf die Anwendungsentwicklung anzuwenden.

Zutaten für die Flask-Anwendungsdatenbank mit MongoDB Atlas und Python

Inhaltsverzeichnis zur Webanwendungsdatenbank

• MongoDB-Einführung und kostenlose Atlas-Kontoerstellung
• Erstellen Sie eine Datenbank und Sammlung
• Importieren Sie MongoClient, Certifi
• MongoDB-Konfigurationsverbindungscode
• insert_one(), find({},{field_data:bool})
• Vollständiges Python-Skript der Flask-Anwendungsdatenbank mit MongoDB

MongoDB-Einführung und kostenlose Atlas-Kontoerstellung

MongoDB ist eine Open-Source-Datenbank, die flexible JSON-ähnliche „Dokumente“ speichert, die eine beliebige Anzahl, einen beliebigen Namen oder eine beliebige Hierarchie von Feldern enthalten können, anstelle von Datenzeilen wie in einer relationalen Datenbank. Python-Entwickler können sich MongoDB als ein persistentes, durchsuchbares Repository von Python-Wörterbüchern vorstellen (und tatsächlich stellt PyMongo MongoDB-Dokumente auf diese Weise dar).

MongoDB bietet sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Serviceleistungen, die Entwickler in Betracht ziehen und übernehmen können. Unabhängig davon, welches Sie aufgrund Ihrer tatsächlichen Bedürfnisse in Betracht ziehen, würde ich sagen, dass das Angebot im Vergleich zum Durchschnitt gleichermaßen freundlich und angemessen ist. Angebote auf dem Markt. Die Anmeldung für ein kostenloses Atlas-Konto ist ganz einfach, Sie benötigen lediglich Ihre E-Mail-Adresse.

Nachdem Sie sich für ein kostenloses Konto angemeldet haben, erstellen wir einen neuen Cluster. Im Grunde bedeutet es einen neuen gemeinsam genutzten Server mit anderen. Sie können einen Server nach Land usw. auswählen. Für mich ist es in Bezug auf einen kostenlosen Dienst fast dasselbe, obwohl die Ladegeschwindigkeit schneller sein sollte, wenn Sie den Server auswählen, der Ihrem Zielmarkt am nächsten kommt.

Dann können wir zum Abschnitt „Verbindung“ gehen und die Serververbindungs-URL kopieren und einfügen. Bitte achten Sie darauf, pymongo von der angegebenen URL zu entfernen, wenn wir im Skript einen Mongo-Client aus pymongo importieren würden. Vielleicht können Sie gleich im nächsten Absatz mehr erfahren.

Erstellen Sie eine Datenbank und Sammlung

Dann gehen wir zum Abschnitt „Sammlung durchsuchen“ und erstellen eine neue Datenbank. Die kostenlose Kontodatenbank bietet einige Beispiele für Ihren Test. Im Hinblick auf die Erstellung einer neuen Datenbank müssen wir lediglich zwei Dinge erstellen. Einer ist der neue Datenbankname und der andere ist der neue Sammlungsname. Bitte kopieren Sie diese Namen unbedingt. Wir werden sie gleich verwenden.

Importieren Sie MongoDB- und Zertifizierungsmodule

Es gibt zwei Module, die wir für die MongoDB-Integration importieren müssen. In Python 3.9 oder höher sind diese Module bereits enthalten: pymongo und ceritifi

MongoDB-Konfigurationsverbindungscode

Für das Passwort werden alle Sonderzeichen verwendet, die in Ihrem Passwort vorhanden waren, wie z. B. #, $, ! usw. usw. müssen in Prozentkodierungen umgewandelt werden, z. B. Für weitere Einzelheiten googeln Sie bitte einen kostenlosen Online-Konverter und besorgen Sie sich Ihr prozentkodiertes Passwort.  

insert_one(), find({},{field_data:bool})

Okay, jetzt ist es an der Zeit, durchzugehen, wie Sie Anmeldebenutzerdaten in die MongoDB-Datenbank einfügen, wenn die oben genannten Bereitstellungen in Ihrer Flask-Anwendung bereit sind.

insert_one()

MongoDB verwendet eine JSON-ähnliche Datenstruktur, sodass es sehr einfach und benutzerfreundlich ist, einen neuen Datensatz einzufügen oder zu erstellen, z. B. die Abwicklung der Anmeldung eines neuen Benutzers. Nehmen Sie auch dieses Beispiel: Diese Methode kann auf die Benutzeranmeldeseite angewendet werden, die eine Verbindung zu MongoDB herstellt.

Wie wir sehen, können wir einen Block erstellen, der einen beliebigen variablen Datensatz enthält, um eine Eigenschaft zu formen. Sie können die Eigenschaft standardisieren oder sogar basierend auf der tatsächlichen Diversifizierung der Mitglieder anpassen. Im Großen und Ganzen ist es super anwendungsfreundlich.

Nur bestimmte Felder abrufen. Wenn Sie nur einige Felder abrufen möchten, übergeben Sie in der Suchmethode den ersten Parameter als {} und den zweiten Parameter als 1 für das Feld, das Sie abrufen möchten, und 0 für diejenigen, die Sie nicht abrufen möchten.

Diese Methode dürfte eine der häufigsten und beliebtesten Anwendungen sein, insbesondere beim Benutzerabgleich, bei der API-Entwicklung, bei Targeting-Einstellungen usw

Vollständiges Python-Skript der Flask-Anwendungsdatenbank mit MongoDB

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