Megosztás a következőn keresztül:

Rövid útmutató: Az Azure Cosmos DB használata a MongoDB-hez (RU) a Pythonnal

  • Cikk
  • A következőre érvényes::
    ✅ MongoDB (RU)

Ebben a rövid útmutatóban üzembe helyez egy alapszintű Azure Cosmos DB for MongoDB-alkalmazást a Python használatával. Az Azure Cosmos DB for MongoDB egy séma nélküli adattár, amellyel az alkalmazások strukturálatlan dokumentumokat tárolnak a felhőben MongoDB-kódtárakkal. Megtudhatja, hogyan hozhat létre dokumentumokat, és hogyan hajthat végre alapvető feladatokat az Azure Cosmos DB-erőforrásban a Python használatával.

Kódtár forráskódcsomagja (PyPI) | Azure Developer CLI |

Előfeltételek

  • Azure Developer CLI
  • Docker Desktop
  • Python 3.12

Ha még nem rendelkezik Azure-fiókkal, első lépésként hozzon létre egy ingyenes fiókot.

A projekt inicializálása

Az Azure Developer CLI (azd) használatával hozzon létre egy Azure Cosmos DB for Table-fiókot, és helyezzen üzembe egy tárolóalapú mintaalkalmazást. A mintaalkalmazás az ügyfélkódtárat használja a mintaadatok kezelésére, létrehozására, olvasására és lekérdezésére.

  1. Nyisson meg egy terminált egy üres könyvtárban.

  2. Ha még nincs hitelesítve, jelentkezzen be az Azure Developer CLI-be a használatával azd auth login. Kövesse az eszköz által megadott lépéseket a parancssori felületre való hitelesítéshez az ön által előnyben részesített Azure-hitelesítő adatokkal.

    azd auth login

  3. A projekt inicializálására használható azd init .

    azd init --template cosmos-db-mongodb-python-quickstart

  4. Az inicializálás során konfiguráljon egy egyedi környezetnevet.

  5. Az Azure Cosmos DB-fiók üzembe helyezése a következő használatával azd up: . A Bicep-sablonok egy minta webalkalmazást is üzembe helyeznek.

    azd up

  6. A kiépítési folyamat során válassza ki az előfizetést, a kívánt helyet és a célerőforrás-csoportot. Várja meg, amíg a kiépítési folyamat befejeződik. A folyamat körülbelül öt percet vehet igénybe.

  7. Az Azure-erőforrások kiépítése után a kimenet tartalmazza a futó webalkalmazás URL-címét.

    Deploying services (azd deploy)

  (✓) Done: Deploying service web
- Endpoint: <https://[container-app-sub-domain].azurecontainerapps.io>

SUCCESS: Your application was provisioned and deployed to Azure in 5 minutes 0 seconds.

  8. A konzol URL-címével keresse meg a webalkalmazást a böngészőben. Figyelje meg a futó alkalmazás kimenetét.

Képernyőkép a futó webalkalmazásról.

Telepítse az ügyfélkódtárat

Az ügyfélkódtár csomagként pymongo a PyPi-on keresztül érhető el.

  1. Nyisson meg egy terminált, és keresse meg a /src mappát.

    cd ./src

  2. Ha még nincs telepítve, telepítse a csomagot a pymongo következővel pip install: .

    pip install pymongo

  3. Nyissa meg és tekintse át az src/requirements.txt fájlt a pymongo bejegyzés meglétének ellenőrzéséhez.

Objektummodell

Név Leírás
MongoClient A MongoDB-hez való csatlakozáshoz használt típus.
Database Egy adatbázist jelöl a fiókban.
Collection A fiók adatbázisán belüli gyűjteményt jelöl.

Kódpéldák

A sablon mintakódja egy névvel ellátott cosmicworks adatbázist és egy nevű gyűjteményt productshasznál. A products gyűjtemény olyan részleteket tartalmaz, mint a név, a kategória, a mennyiség és az egyes termékek egyedi azonosítója. A gyűjtemény a tulajdonságot /category szilánkkulcsként használja.

Az ügyfél hitelesítése

Ez a minta létrehoz egy új típusú példányt MongoClient .

connection_string = "<azure-cosmos-db-for-mongodb-connection-string>"

client = MongoClient(connection_string)

Adatbázis lekérése

Ez a minta a Database típus egy példányát hozza létre a get_database típus függvényével MongoClient .

database = client.get_database("<database-name>")

Gyűjtemény lekérése

Ez a minta a Collection típus egy példányát hozza létre a get_collection típus függvényével Database .

collection = database.get_collection("<collection-name>")

Dokumentum létrehozása

Dokumentum létrehozása a gyűjteményben a következő használatával collection.update_one: . Ez a metódus "upserts" az elemet hatékonyan cserélje le, ha már létezik.

new_document = {
    "_id": "aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
    "category": "gear-surf-surfboards",
    "name": "Yamba Surfboard",
    "quantity": 12,
    "sale": False,
}

filter = {
    "_id": "aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
    "category": "gear-surf-surfboards"
}
payload = {
    "$set": new_document
}
result = collection.update_one(filter, payload, upsert=True);

Dokumentum olvasása

Végezzen pontolvasási műveletet az egyedi azonosító (id) és a szegmenskulcs mezőinek használatával. Az adott elem hatékony lekérésére használható collection.find_one .

filter = {
    "_id": "bbbbbbbb-1111-2222-3333-cccccccccccc",
    "category": "gear-surf-surfboards"
}
existing_document = collection.find_one(filter)

Dokumentumok lekérdezése

Lekérdezés végrehajtása egy tároló több eleme felett a következő használatával collection.find: . Ez a lekérdezés megkeresi a megadott kategórián (szegmenskulcson) belüli összes elemet.

filter = {
    "category": "gear-surf-surfboards"
}

matched_documents = collection.find(filter)

for document in matched_documents:
    # Do something with each item

Az adatok felfedezése

A MongoDB-adatok megismeréséhez használja az Azure Cosmos DB Visual Studio Code-bővítményét. Alapvető adatbázisműveleteket hajthat végre, beleértve, de nem kizárólagosan az alábbiakat:

  • Lekérdezések végrehajtása egy album vagy a lekérdezésszerkesztő használatával
  • Dokumentumok módosítása, frissítése, létrehozása és törlése
  • Tömeges adatok importálása más forrásokból
  • Adatbázisok és gyűjtemények kezelése

További információ: A Visual Studio Code bővítmény használata az Azure Cosmos DB for MongoDB-adatok megismeréséhez.

Az erőforrások eltávolítása

Ha már nincs szüksége a mintaalkalmazásra vagy erőforrásokra, távolítsa el a megfelelő üzembe helyezést és az összes erőforrást.

azd down

Kapcsolódó tartalom