MongoDB Atlas – Base de données d’applications Flask adaptée au Big Data

La base de données non SQL est plus avancée et capable de gérer le Big Data avec des fonctionnalités de schéma dynamique. À l'ère du Big Data, le serveur non-SQL semble promis à un bel avenir, bien que dans certains cas, les solutions de données d'entreprise de bout en bout conviennent toujours à l'utilisation de bases de données SQL.

Dans cet article, je vais expliquer comment tirer parti de l'intégration de MongoDB Altas aux applications Flask à l'aide de Python. Il est bon que vous appliquiez cette approche au développement d'applications.

Ingrédients sur la base de données d'applications Flask à l'aide de MongoDB Atlas et Python

Table des matières sur la base de données d'applications Web

• Intro MongoDB et création de compte Atlas gratuite
• Créer une base de données et une collection
• Importer MongoClient, Certifi
• Code de connexion de configuration MongoDB
• insert_one(), find({},{field_data:bool})
• Script Python complet de la base de données d'applications Flask utilisant MongoDB

Intro MongoDB et création de compte Atlas gratuite

MongoDB est une base de données open source qui stocke des « documents » flexibles de type JSON, qui peuvent contenir n'importe quel nombre, nom ou hiérarchie de champs, 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 fournit à la fois des services gratuits et payants que les développeurs peuvent considérer et adopter. Peu importe celle que vous envisagez en fonction des besoins réels, je dirais que l'offre est également conviviale et raisonnable, par rapport à la moyenne. offres sur le marché. L'inscription à un compte atlas gratuit est très simple, ce qui nécessite simplement votre adresse e-mail.

Après avoir créé 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 la même chose en termes de service gratuit, même si la vitesse de chargement devrait être plus rapide si vous sélectionnez le plus proche de votre marché cible.

Ensuite, nous pouvons aller dans la section de connexion et copier et coller l'URL de connexion au serveur. Assurez-vous de supprimer pymongo de l'URL donnée si nous importons un client mongo de pymongo dans le script. Vous pourrez peut-être en savoir plus dans un instant au prochain paragraphe.

Créer une base de données et une collection

Ensuite, nous allons dans la section parcourir la collection et créons une nouvelle base de données. La base de données de comptes gratuite fournit des exemples pour votre test. En termes de création de nouvelles bases de données, nous avons juste besoin de créer deux choses. L'un est le nouveau nom de la base de données et l'autre est le nouveau nom de la collection. Veuillez vous assurer de copier ces noms. Nous les utiliserons dans un instant.

Importer des modules MongoDB et Certifi

Il y a deux modules que nous devons importer pour l'intégration de MongoDB. Python 3.9 ou version supérieure a déjà inclus ces modules, qui sont pymongo et ceritifi

Code de connexion de configuration MongoDB

Pour le mot de passe, tous les signaux spéciaux qui existaient dans votre mot de passe, tels que #, $, ! et ainsi de suite, doit être converti en codages en pourcentage, tels que Pour plus de détails, veuillez rechercher un convertisseur en ligne gratuit sur Google et obtenir votre mot de passe encodé en pourcentage.  

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

Bon, il est maintenant temps d'expliquer comment insérer les 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 très facile et convivial d'insérer ou de créer un nouvel ensemble de données, comme la gestion de l'inscription d'un nouvel utilisateur. Prenons cet exemple également, cette méthode peut être appliquée à la page d'inscription de l'utilisateur qui se connecte à MongoDB.

Comme nous pouvons le voir, nous pouvons créer un bloc qui inclut n'importe quel ensemble de données variables 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, il est super convivial pour les applications.

Récupérer uniquement des champs spécifiques. Si vous souhaitez récupérer uniquement certains champs, passez dans la méthode de recherche le premier paramètre comme {} 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'une des utilisations les plus courantes et les plus populaires, notamment dans la mise en correspondance des utilisateurs, le développement d'API, les paramètres de ciblage, etc.

Script Python complet de la base de données d'applications Flask utilisant MongoDB

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