Como criar um banco de dados em MongoDB usando Python

Não há dúvida de que o Python é uma linguagem poderosa e popular capaz de lidar com qualquer projeto que lançamos seu caminho. É muito flexível e pode se ajustar para se adequar a vários ambientes de desenvolvimento, como testes de penetração para desenvolvimento da web e aprendizado de máquina.

Quando acoplado a grandes aplicativos, como aqueles que requerem bancos de dados, o Python adiciona mais funcionalidade e pode ser difícil de trabalhar, especialmente para iniciantes.

O Python sabe que isso add nos fornece melhores maneiras de adicionar bancos de dados aos nossos projetos sem comprometer nosso fluxo de trabalho usando um banco de dados NOSQL simples e intuitivo. Usando o Python e um banco de dados NoSQL popular, MongoDB, o desenvolvimento se torna mais confortável e, ao mesmo tempo, divertido.

Este artigo analisará vários conceitos de banco de dados MongoDB para lhe dar uma compreensão firme do que implica. Depois disso, abordaremos como instalar o MongoDB no Linux e mostrar como usar o Python para interagir com o MongoDBB.

Vamos começar:

Uma introdução básica ao MongoDB

O MongoDB é um banco de dados baseado em documentos de código aberto que fornece alta escalabilidade e flexibilidade. Como a maioria dos bancos de dados NoSQL, o MongoDB usa o JSON para armazenar os dados, tornando -o um dos bancos de dados mais flexíveis e fáceis para trabalhar, porque não requer esquema.

Graças à sua flexibilidade e aprendizagem, os desenvolvedores costumam usar o MongoDB para grandes projetos que exigem leitura de dados rápidos e velocidades de gravação. Ele vem pré -embalado com motoristas para linguagens de programação populares, eliminando assim a necessidade de aprender novas linguagens de programação antes de usá -lo.

OBSERVAÇÃO: Se você não estiver familiarizado com o conceito de bancos de dados SQL e NoSQL, consulte o recurso fornecido abaixo:

https: // www.MongoDB.com/nosql-explorou/nosql-vs-sql

Aprender a trabalhar com o MongoDB é uma habilidade essencial, principalmente porque vivemos em um mundo orientado a dados, onde, como programador, você estará trabalhando com dados 90% do tempo-se não mais.

É bom observar que há mais no MongoDB do que o que abordaremos no guia de hoje. Considere verificar a documentação oficial e os recursos externos para aprender mais.

Como instalar o MongoDB no Linux (Debian 10)

Vamos repassar rapidamente como instalar a edição da comunidade MongoDB no Debian 10.

OBSERVAÇÃO: Certifique -se de desinstalar o pacote MongoDB mantido pelo Debian porque não é o pacote oficial do MongoDB e a falta de desinstalação pode conflitar com a versão mais recente:

Primeiro, verifique se o seu sistema está atualizado, o que você pode fazer usando o comando:

Atualização sudo apt-get && sudo apt-get upgrade -y

Em seguida, instale o GNUPG e importe a chave pública do repositório MongoDBB usando o comando:

sudo apt -get install gnupg && wget -qo -https: // www.MongoDB.org/static/pgp/server-4.4.ASC | Sudo Apt-Key Add -

Adicione uma lista de arquivos nas fontes.lista.diretório D usando o comando:

eco "Deb http: // repo.MongoDB.org/apt/debian buster/mongodb-org/4.4 Principal "| sudo tee/etc/apt/fontes.lista.D/MONGODB-ORG-4.4.lista

Atualize seus repositórios locais e instale o pacote MongoDB-Org.

sudo apt-get update && sudo apt-get install mongodb-org

Depois de instalar com sucesso o MongoDB, inicie o serviço usando o sistema da seguinte forma:

sudo systemctl start mongod

Você também pode iniciar uma concha mongagem usando o comando mongo

Como usar o Python para trabalhar com o MongoDB

Vamos agora discutir como usar o python para trabalhar com o MongoDB.

Neste ponto, assumirei que você já está configurado e instalado em seu sistema.

Como este é um guia de partida rápido, não um guia abrangente do MongoDB, discutiremos apenas o básico do uso do Pymongo para interagir com o banco de dados.

Pymongo

Vamos olhar para o método padrão ao interagir com o MongoDB para usar o motorista oficial do Python, Pymongo. Pymongo é uma maneira muito eficiente de trabalhar com Python e MongoDB e é uma das melhores maneiras de começar.

OBSERVAÇÃO: Embora este guia de início tenha toneladas de detalhes, considere analisar a documentação oficial para saber mais.

Aqui estão alguns recursos para sua consideração:

https: // pymongo.ReadThEdocs.io/pt/estável/índice.html
https: // pypi.org/project/pymongo/
https: // docs.MongoDB.com/drivers/pymongo

Como instalar Pymongo

Como de costume, a primeira coisa que precisamos fazer é instalar o driver Pymongo em nosso ambiente Python; você pode usar conda ou pip.

Para instalar, use o comando:

pip install pymongo

Aguar. Para confirmar, inicie um shell interativo do Python e execute o comando:

>>> Importar Pymongo

Depois de funcionar com sucesso sem erros, você instalou com sucesso o Pymongo e podemos mudar para a próxima seção.

Como usar pymongo para se conectar ao mongodb

Para conectar -se ao MongoDB usando Pymongo, usamos o objeto Mongoclient e criamos uma instância para MongoD, o principal processo daemon para o MongoDB.

>>> De Pymongo Import MongoClient
>>> cliente = mongoclient ("localhost", 27017)

O snippet de código acima importa o objeto Mongoclient de Pymongo e depois cria uma instância do cliente para MongoD. Se você não precisar especificar o host e a porta de destino, poderá deixá -lo vazio, estabelecendo assim uma conexão padrão.

Você também pode usar o formato MongoDB URI como:

>>> Cliente = MongoClient ("MongoDB: // localhost: 27017/")

Ambos os métodos farão a mesma coisa; Depende apenas do qual você prefere usar em seu projeto.

Como criar um banco de dados usando Pymongo

Usar Pymong para criar um banco de dados no MongoDB é relativamente direto. Tudo o que você precisa fazer é consultar o banco de dados e, se não existir, o MongoDB o criará automaticamente.

Considere o código abaixo:

>>> De Pymongo Import MongoClient
>>> cliente = mongoclient ("localhost", 27017)
>>> banco de dados = cliente ["test_database"]

Você também pode usar o método de atributo, em vez do método de dicionário, para acessar um banco de dados.

>>> banco de dados = cliente.test_database

Ao contrário de outros bancos de dados, no MongoDB, um banco de dados não é totalmente criado até que as coleções (dados) tenham sido salvas de pensamento de coleções como tabelas nos bancos de dados SQL.

Como inserir documentos em um banco de dados

Conforme mencionado no início deste tutorial, o MongoDB armazena dados como documentos JSON armazenados em um pensamento de coleção de documentos como linhas nos bancos de dados SQL.

Em Pymongo, usamos dicionários Python para representar um documento. Considere o seguinte código de exemplo:

de pymongo importa mangocliente
cliente = mongoclient ("localhost", 27017)
banco de dados = cliente ["filme_db"]
filmes = banco de dados.filmes
filme_ =
"Título": "Sr. Robô",
"Estrelando": "Rami Malek, Christian Slater, Carly Chaikin",
"Criado": "Sam Esmail",
"Ano": "2016"

id = filmes.insert_one (filme_).insered_id
impressão (id)

Este código deve imprimir o ID como mostrado:

5FF57066FEE7E4E965F02267

Quando criamos um novo documento e o adicionamos à coleção, uma chave especial ou _id é criada. O valor do ID deve ser único na coleção de conjuntos.

Podemos verificar se o banco de dados, a coleção e o documento existem usando uma consulta simples.

>>> banco de dados.list_collection_names ()
['filmes']

Os programadores não são nada se não são eficientes e preguiçosos.

Devido a essa inclinação padrão, também podemos usar o método insert_many () para adicionar vários documentos em vez de um único documento com o método insert_one ().

Considere o código abaixo:

de pymongo importa mangocliente
cliente = mongoclient ("localhost", 27017)
banco de dados = cliente ["filme_db"]
filmes = banco de dados.filmes
filmes_ = [

“Título”: “Sr. Robô,"
“Estrelando”: “Rami Malek, Christian Slater, Carly Chaikin,”
"Criado": "Sam Esmail",
“Ano”: “2016.”
,

“Título”: “The Big Bang Theory”,
“Estrelando”: “Jim Parsons, Kaley Cuoco, Johnny Galecki, Kunal Nayyar, Simon Helber, Mayim Bialik, Melissa Rauch,”
“Criado”: ​​“Chuck Lorre, Bill Prady,”
“Ano”: “2007.”
,

"Título": "Star Trek: Series Original",
“Estrelando”: “William Shatner, Leonard Nimoy, Nichelle Nicholas,”
"Criado": "Gene Roddenberry",
“Ano”: “1966.”

]
ids = filmes.insert_many (filmes_).insered_ids
Impressão (IDS)

Isso deve fornecer os _ids do documento inserido, como mostrado abaixo:

[ObjectId ('5FF5749FBBC71282A634303D'), Objectid ('5FF5749FBBC71282A634303E'), ObjectId ('5FF5749FBBC71282A634303F')]

Como buscar documentos

Obter documentos de uma coleção também é muito simples e, usando o método find_one (), podemos conseguir isso em uma linha de código. Considere o exemplo abaixo para coletar os filmes de Gene Roddenberry.

Imprimir (filmes.Find_One ("Criado": "Gene Roddenberry"))

Isso deve recuperar todos os filmes criados por Gene Roddenberry nesse banco de dados.

'_id': objectId ('5FF57472E027B7CD22B1F2F4'), 'Title': 'Star Trek: Original Series', 'Starring': 'William Shatner, Leonard Nimoy, Nichelle Nicholas,' Criado ':' Gen Roddenbery, ' Ano ':' 1966 '

Você pode olhar para uma exibição da GUI do banco de dados e as coleções. Aqui está uma captura de tela capturada da bússola de MongoDB no Windows.

Conclusão

Para usar a linguagem de programação Python de maneira eficaz ao trabalhar com bancos de dados, você precisará de um banco de dados flexível e eficiente para o seu projeto. MongoDB é a escolha certa. Por favor, não confunda isso com o significado do MongoDB é a melhor opção de banco de dados de todos os tempos. Possui deficiências, mas também é uma escolha ideal para a maioria dos casos de uso.

Este guia deu a você tudo o que você precisa para começar a experimentar bancos de dados usando seu idioma de escolha.

Ao despedir, considere a leitura da documentação e os manuais para obter uma compreensão mais profunda desse tópico em particular.