MongoDB Atlas: la base de datos de la aplicación Flask adecuada para Big Data

La base de datos que no es SQL es más avanzada y capaz de manejar big data con funciones de esquema dinámico. En la era de Big Data, el servidor que no es SQL parece tener un futuro brillante, aunque en algunos casos, las soluciones de datos empresariales integrales siguen siendo adecuadas para utilizar bases de datos SQL.

En este artículo, explicaré cómo aprovechar la integración de MongoDB Altas con Flask Applications usando Python. Es correcto que aplique este enfoque al desarrollo de aplicaciones.

Ingredientes en la base de datos de la aplicación Flask usando MongoDB Atlas y Python

Tabla de contenido de la base de datos de la aplicación web

• Introducción a MongoDB y creación de cuenta Atlas gratuita
• Crear una base de datos y una colección
• Importar MongoClient, Certifi
• Código de conexión de configuración de MongoDB
• insertar_uno(), buscar({},{field_data:bool})
• Script Python completo de la base de datos de la aplicación Flask usando MongoDB

Introducción a MongoDB y creación de cuenta Atlas gratuita

MongoDB es una base de datos de código abierto que almacena "documentos" flexibles similares a JSON, que pueden tener cualquier número, nombre o jerarquía de campos, en lugar de filas de datos como en una base de datos relacional. Los desarrolladores de Python pueden pensar en MongoDB como un repositorio persistente y de búsqueda de diccionarios de Python (y, de hecho, así es como PyMongo representa los documentos de MongoDB).

MongoDB proporciona un alcance de servicio gratuito y de pago para que los desarrolladores lo consideren y lo adopten. No importa cuál esté considerando en función de las necesidades reales, diría que la oferta es igualmente amigable y razonable, en comparación con el promedio. ofertas en el mercado. Registrarse para obtener una cuenta gratuita de atlas es muy fácil, solo requiere su dirección de correo electrónico.

Después de habernos registrado para obtener una cuenta gratuita, creemos un nuevo clúster. Básicamente, significa un nuevo servidor compartido con otros. Puedes seleccionar un servidor por país, etc. Para mí es casi lo mismo en cuanto a un servicio gratuito, aunque la velocidad de carga debería ser más rápida si seleccionas el más cercano a tu mercado objetivo.

Luego, podemos ir a la sección de conexión y copiar y pegar la URL de conexión del servidor. Asegúrese de eliminar pymongo de la URL dada si queremos importar un cliente mongo de pymongo en el script. Es posible que pueda obtener más información en un momento en el siguiente párrafo.

Crear una base de datos y una colección

Luego, vamos a la sección de colección de búsqueda y creamos una nueva base de datos. La base de datos de la cuenta gratuita proporciona algunos ejemplos para su prueba. En términos de creación de una nueva base de datos, solo necesitamos crear dos cosas. Uno es el nombre de la nueva base de datos y el otro es el nombre de la nueva colección. Asegúrese de copiar estos nombres. Los usaremos en un momento.

Importar módulos MongoDB y Certifi

Hay dos módulos que necesitamos importar para la integración de MongoDB. La versión de Python 3.9 o superior ya ha incluido estos módulos, que son pymongo y ceritifi

Código de conexión de configuración de MongoDB

Para la contraseña, toda la señal especial que existía en su contraseña, como #, $, ! y así sucesivamente, debe convertirse en codificaciones porcentuales, como Para obtener más detalles, busque en Google un convertidor en línea gratuito y obtenga su contraseña codificada en porcentaje.  

insertar_uno(), buscar({},{field_data:bool})

Bien, ahora es el momento de ver cómo insertar datos de usuario de registro en la base de datos de MongoDB cuando las implementaciones anteriores estén listas en su aplicación de matraz.

insertar_uno()

MongoDB utiliza una estructura de datos similar a JSON para que sea muy fácil y amigable insertar o crear un nuevo conjunto de datos, como manejar el registro de nuevos usuarios. Tome esto como ejemplo también, este método se puede aplicar a la página de registro de usuario que se conecta con MongoDB.

Como podemos ver, podemos crear un bloque que incluya cualquier conjunto de datos variables para dar forma a una propiedad. puede estandarizar la propiedad o incluso personalizar la propiedad en función de la diversificación real de miembros. En general, es súper amigable con las aplicaciones.

Recuperando solo campos específicos. Si desea obtener solo algunos campos, en el método de búsqueda pase el primer parámetro como {} y el segundo parámetro como 1 para el campo que desea obtener y 0 para aquellos que no desea obtener.

Este método debe ser uno de los usos más comunes y populares, especialmente en la coincidencia de usuarios, el desarrollo de API, la configuración de objetivos, etc.

Script Python completo de la base de datos de la aplicación Flask usando MongoDB

Si está interesado en la secuencia de comandos completa de Python del Capítulo 66: Base de datos de la aplicación Flask usando MongoDB Atlas y Python para mejorar la gestión de Big Data , suscríbase a nuestro boletín agregando el mensaje "Capítulo 66" . Le enviaremos el guión inmediatamente a su buzón.

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