MONGODB ATLAS – Base de données d’application FLASK PROPOS pour les mégadonnées

Parcourez comment MongoDB Atlas s’intègre aux applications FLASK à l’aide de Python. Cela convient à tous les grands projets basés sur la données.

La base de données non SQL est plus avancée et capable de gérer les mégadonnées avec des fonctionnalités de schéma dynamique. À l’ère du Big Data, le serveur non-SQL semble avoir un avenir radieux, bien que, dans certains cas, les solutions de données commerciales de bout en bout soient toujours adaptées à l’utilisation de bases de données SQL.

Dans cet article, je vais suivre comment exploiter les altas MongoDB s’intégrant aux applications Flask à l’aide de Python. Il vous convient d’appliquer cette approche au développement des applications.

Ingredients on Flask Application Database Using MongoDB Atlas & Python

Table des matières sur la base de données des applications Web

MongoDB Intro et création de compte atlas gratuit

MongoDB est une base de données open source qui stocke des «documents» de type JSON flexibles, qui peuvent avoir n’importe quel numéro, nom ou hiérarchie des champs à l’intérieur, au lieu de lignes de données comme dans une base de données relationnelle. Les développeurs Python peuvent considérer MongoDB comme un référentiel persistant et consultable de dictionnaires Python (et, en fait, c’est ainsi que Pymongo représente les documents MongoDB).

MongoDB offre une portée de service gratuite et rémunérée aux développeurs à considérer et à adopter. Peu importe celui que vous envisagez en fonction des besoins réels, je dirais que l’offre est également amicale et raisonnable par rapport à AVG. offrandes sur le marché. L’inscription à un compte Atlas gratuit est super facile, ce qui nécessite simplement votre adresse e-mail.

Après s’être inscrit à un compte gratuit, créons un nouveau cluster. Fondamentalement, cela signifie un nouveau serveur partagé avec d’autres. Vous pouvez sélectionner un serveur par pays, etc. Pour moi, c’est presque le même en termes de service gratuit, bien que la vitesse de chargement doit être plus rapide si vous sélectionnez le plus proche de votre marché cible.

Then, we can go to the connection section and copy and paste the server connection URL. Please be sure to remove pymongo from the given URL if we would import a mongo client from pymongo in the script. You might be able to learn more in a moment next paragraph.

Create a Database & Collection

Ensuite, nous allons à la section Browse Collection et créons une nouvelle base de données. La base de données de compte gratuite fournit quelques échantillons pour votre test. En termes de nouvelle création de bases de données, nous avons juste besoin de créer deux choses. L’un est le nouveau nom de base de données, et l’autre est le nouveau nom de la collection. Assurez-vous de copier ces noms. Nous les utiliserons dans un instant.

Import MongoDB a& Certifi Modules

There are two modules we need to import for MongoDB integration. Python 3.9 or above version has already included these modules, which are pymongo and ceritifi

from pymongo import Mongo
Client
Crétif d'importation

Code de connexion de configuration MongoDB

For the password, all the special signal that existed in your password, such as #, $, ! and so on and so forth, needs to be converted into percent encodings, such as For more details, please google a free online converter and get your percent-encoded password.  

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

D’accord, il est maintenant temps de suivre comment insérer des données utilisateur d’inscription dans la base de données MongoDB lorsque les déploiements ci-dessus sont prêts dans votre application Flask.

insert_one ()

MongoDB utilise une structure de données de type JSON afin qu’il soit super facile et convivial d’insérer ou de créer un nouvel ensemble de données, tel que la gestion de la nouvelle inscription utilisateur. Prenez-le par exemple, cette méthode peut être appliquée à la page d’inscription utilisateur qui se connecte avec MongoDB.

Comme nous pouvons le voir, nous pouvons créer un bloc qui inclut tout jeu de données variable pour façonner une propriété. Vous pouvez normaliser la propriété ou même personnaliser la propriété en fonction de la diversification réelle des membres. Dans l’ensemble, c’est super adapté aux applications.

Récupérer uniquement des champs spécifiques. Si vous souhaitez récupérer uniquement quelques champs, dans la méthode Find, passez le premier paramètre en tant que {} et le deuxième paramètre comme 1 pour le champ que vous souhaitez récupérer et 0 pour ceux que vous ne souhaitez pas récupérer.

Cette méthode doit être l’un des usages les plus courants et les plus populaires, notamment dans la correspondance des utilisateurs, le développement de l’API, les paramètres de ciblage, etc.

Script Python complet de la base de données d’applications FLASK à l’aide de MongoDB

If you are interested in the Full Python Script of Chapter 66 – Flask Application Database Using MongoDB Atlas and Python to Better Big Data Management, please subscribe to our newsletter by adding the message “Chapter 66”. We would send you the script immediately to your mailbox.

J’espère que vous apprécierez la lecture du chapitre 66 – Base de données d’applications FLASK à l’aide de MongoDB Atlas et Python pour améliorer la gestion des mégadonnées. Si vous l’avez fait, veuillez nous soutenir en faisant l’une des choses énumérées ci-dessous, car cela aide toujours notre chaîne.

  • Support and Donate to our channel through PayPal (paypal.me/Easy2digital)
  • Subscribe to my channel and turn on the notification bell Easy2Digital Youtube channel.
  • Follow and like my page Easy2Digital Facebook page
  • Partagez l’article sur votre réseau social avec le hashtag # easy2digital
  • Vous vous inscrivez à notre newsletter hebdomadaire pour recevoir les derniers articles, vidéos et codes de réduction Easy2digital
  • Subscribe to our monthly membership through Patreon to enjoy exclusive benefits (www.patreon.com/louisludigital)

FAQ:

Q1: Qu’est-ce que l’intégration Flask MongoDB?

R: L’intégration Flask MongoDB est une fonctionnalité qui permet à Flask, un cadre Web populaire, de s’intégrer de manière transparente à MongoDB, une base de données NoSQL, pour un stockage et une récupération de données efficaces.

Q2: Pourquoi devrais-je utiliser l’intégration Flask MongoDB?

R: L’utilisation de l’intégration Flask MongoDB offre plusieurs avantages, notamment une configuration et une configuration faciles, une modélisation flexible des données, une évolutivité élevée et des performances améliorées pour les applications Web.

Q3: Comment installer l’intégration Flask MongoDB?

R: Pour installer l’intégration Flask MongoDB, vous devez avoir déjà installé Flask et MongoDB. Vous pouvez ensuite utiliser PIP, le programme d’installation du package Python, pour installer le package Flask MongoDB nécessaire. Des instructions d’installation détaillées peuvent être trouvées dans la documentation d’intégration Flask MongoDB.

Q4: L’intégration Flask MongoDB peut-elle fonctionner avec d’autres bases de données?

R: Non, l’intégration Flask MongoDB est spécialement conçue pour fonctionner avec MongoDB comme base de données. Il offre une intégration et une optimisation transparentes pour les fonctionnalités uniques de MongoDB.

Q5: Quelle version de Flask est compatible avec l’intégration Flask MongoDB?

R: L’intégration Flask MongoDB est compatible avec Flask Version 1.0 et supérieur. Il est recommandé d’utiliser la dernière version de Flask pour une compatibilité et des performances optimales.

Q6: L’intégration Flask MongoDB prend-elle en charge l’authentification et l’autorisation?

R: Oui, l’intégration Flask MongoDB fournit une prise en charge intégrée pour l’authentification et l’autorisation à l’aide des mécanismes d’authentification de MongoDB. Cela vous permet de sécuriser votre application Web et de contrôler l’accès aux données sensibles.

Q7: L’intégration Flask MongoDB peut-elle gérer de grands ensembles de données?

R: Oui, l’intégration Flask MongoDB est conçue pour gérer efficacement les grands ensembles de données. L’évolutivité de MongoDB et la modélisation flexible des données, combinée à l’architecture légère et modulaire de Flask, en font un choix approprié pour les applications traitant de quantités importantes de données.

Q8: L’intégration Flask MongoDB est-elle adaptée aux petits projets?

R: Oui, l’intégration Flask MongoDB convient également aux petits projets. Sa facilité d’utilisation, sa configuration rapide et sa modélisation des données flexibles en font un excellent choix pour les applications Web de petites et grandes.

Q9: Y a-t-il des limites à l’utilisation de l’intégration Flask MongoDB?

R: Bien que l’intégration Flask MongoDB offre de nombreux avantages, il est important de noter qu’il est spécialement conçu pour MongoDB. Si vous avez besoin de compatibilité avec d’autres bases de données ou d’avoir des exigences spécifiques qui ne sont pas bien adaptées à MongoDB, des solutions alternatives peuvent être plus appropriées.

Q10: Où puis-je trouver de la documentation et des ressources pour l’intégration Flask MongoDB?

R: Vous pouvez trouver une documentation complète, des tutoriels et d’autres ressources pour l’intégration Flask MongoDB sur le site officiel de l’intégration Flask MongoDB. De plus, la documentation Flask et MongoDB peut également fournir des informations précieuses pour intégrer les deux technologies.