非 SQL データベースはより高度で、動的スキーマ機能を使用してビッグ データを処理できます。ビッグ データの時代では、非 SQL サーバーには明るい未来があるように見えますが、場合によっては、エンドツーエンドのビジネス データ ソリューションが依然として SQL データベースの利用に適している場合もあります。

この記事では、Python を使用して MongoDB Altas を Flask アプリケーションと統合して活用する方法を説明します。このアプローチをアプリケーション開発に適用するのは適切です。

MongoDB Atlas と Python を使用した Flask アプリケーション データベースの成分

Webアプリケーションデータベースの目次

• MongoDB の概要と無料の Atlas アカウント作成
• データベースとコレクションの作成
• MongoClient、証明書をインポート
• MongoDB 構成接続コード
• insert_one()、find({}、{field_data:bool})
• MongoDB を使用した Flask アプリケーション データベースの完全な Python スクリプト
• よくある質問

MongoDB の概要と無料の Atlas アカウント作成

MongoDB は、JSON のような柔軟な「ドキュメント」を保存するオープンソース データベースです。ドキュメントには、リレーショナルデータベースのようなデータ行の代わりに、任意の数、名前、フィールド階層を含めることができます。 Python 開発者は、MongoDB を Python 辞書の永続的で検索可能なリポジトリと考えることができます (実際、これが PyMongo が MongoDB ドキュメントを表現する方法です)。

MongoDB は、開発者が検討して採用できる無料および有料の両方のサービス範囲を提供します。実際のニーズに基づいてどちらを検討しているとしても、このオファーは平均的なものと比較して、均等にフレンドリーで合理的であると思います。市場での提供品。無料の atlas アカウントへのサインアップは非常に簡単で、必要なのは電子メール アドレスだけです。

無料アカウントにサインアップしたら、新しいクラスターを作成しましょう。基本的には、他者との新しい共有サーバーを意味します。国などによってサーバーを選択できます。私の場合、無料サービスという点ではほぼ同じですが、ターゲット市場に最も近いものを選択すると読み込み速度が速くなるはずです。

次に、接続セクションに移動し、サーバー接続 URL をコピーして貼り付けます。スクリプトで pymongo からpymongoクライアントをインポートする場合は、指定された URL からpymongo必ず削除してください。次の段落でさらに詳しく学べるかもしれません。

データベースとコレクションの作成

次に、コレクションの参照セクションに移動して、新しいデータベースを作成します。無料のアカウント データベースには、テスト用のサンプルがいくつか用意されています。新しいデータベースの作成に関しては、2 つのものを作成するだけです。 1 つは新しいデータベース名で、もう 1 つは新しいコレクション名です。これらの名前は必ずコピーしてください。すぐに使用します。

MongoDB および証明書モジュールをインポートする

MongoDB 統合のためにインポートする必要があるモジュールが 2 つあります。 Python 3.9 以降のバージョンには、 pymongoとceritifiのモジュールがすでに含まれています。

from pymongo import Mongo

Client import certifi

MongoDB 構成接続コード

パスワードには、 #, $, !など、パスワードに存在するすべての特別な信号が含まれます。などなど、パーセント エンコードに変換する必要があります。詳細については、Google で無料のオンライン コンバーターを検索し、パーセント エンコードされたパスワードを取得してください。

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

さて、フラスコ アプリケーションで上記のデプロイメントの準備ができたら、サインアップ ユーザー データを MongoDB データベースに挿入する方法を説明します。

挿入_one()

MongoDB は JSON のようなデータ構造を使用しているため、新しいユーザーのサインアップの処理など、新しいデータセットの挿入または作成が非常に簡単かつフレンドリーです。これを例にとると、この方法は MongoDB に接続するユーザーのサインアップ ページにも適用できます。

ご覧のとおり、プロパティを形成するための変数データ セットを含むブロックを作成できます。プロパティを標準化することも、実際のメンバーシップの多様化に基づいてプロパティをカスタマイズすることもできます。全体として、非常にアプリケーションフレンドリーです。

特定のフィールドのみを取得します。一部のフィールドのみをフェッチする場合は、find メソッドで最初のパラメータを {} として渡し、2 番目のパラメータをフェッチするフィールドの場合は 1、フェッチしたくないフィールドの場合は 0 として渡します。

この方法は、特にユーザー マッチング、API 開発、ターゲティング設定などで最も一般的で人気のある使用法の 1 つである必要があります。

MongoDB を使用した Flask アプリケーション データベースの完全な Python スクリプト

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