Aracılığıyla paylaş

Hızlı Başlangıç: Python ile MongoDB için Azure Cosmos DB (RU) kullanma

  • Makale
  • Şunlara uygulanır:
    ✅ MongoDB (RU)

Bu hızlı başlangıçta Python kullanarak MongoDB için temel bir Azure Cosmos DB uygulaması dağıtacaksınız. MongoDB için Azure Cosmos DB, uygulamaların MongoDB kitaplıklarıyla yapılandırılmamış belgeleri bulutta depolamasına olanak sağlayan şemasız bir veri deposudur. Python kullanarak Azure Cosmos DB kaynağınızda belge oluşturmayı ve temel görevleri gerçekleştirmeyi öğrenirsiniz.

Kitaplık kaynak kodu | Paketi (PyPI) | Azure Geliştirici CLI

Önkoşullar

  • Azure Geliştirici CLI
  • Docker Desktop
  • Python 3.12

Azure hesabınız yoksa, başlamadan önce ücretsiz hesap oluşturun.

Projeyi başlatma

Tablo hesabı için Azure Cosmos DB oluşturmak ve kapsayıcılı örnek bir uygulama dağıtmak için Azure Geliştirici CLI'sini (azd) kullanın. Örnek uygulama örnek verileri yönetmek, oluşturmak, okumak ve sorgulamak için istemci kitaplığını kullanır.

  1. Boş bir dizinde bir terminal açın.

  2. Henüz kimlik doğrulaması yapmadıysanız kullanarak azd auth loginAzure Geliştirici CLI'sinde kimlik doğrulamasından geçin. Tercih ettiğiniz Azure kimlik bilgilerini kullanarak CLI'da kimlik doğrulaması yapmak için araç tarafından belirtilen adımları izleyin.

    azd auth login

  3. Projeyi başlatmak için kullanın azd init .

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

  4. Başlatma sırasında benzersiz bir ortam adı yapılandırın.

  5. Kullanarak azd upAzure Cosmos DB hesabını dağıtın. Bicep şablonları ayrıca örnek bir web uygulaması dağıtır.

    azd up

  6. Sağlama işlemi sırasında aboneliğinizi, istediğiniz konumu ve hedef kaynak grubunu seçin. Sağlama işleminin tamamlanmasını bekleyin. İşlem yaklaşık beş dakika sürebilir.

  7. Azure kaynaklarınızın sağlanması tamamlandıktan sonra, çalışan web uygulamasının URL'si çıktıya eklenir.

    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. Tarayıcıda web uygulamanıza gitmek için konsoldaki URL'yi kullanın. Çalışan uygulamanın çıkışını gözlemleyin.

Çalışan web uygulamasının ekran görüntüsü.

İstemci kitaplığını yükleme

İstemci kitaplığı, paket olarak pymongo PyPi aracılığıyla kullanılabilir.

  1. Bir terminal açın ve klasöre /src gidin.

    cd ./src

  2. Henüz yüklü değilse, kullanarak paketini pip installyükleyinpymongo.

    pip install pymongo

  3. Girdinin var olduğunu pymongo doğrulamak için src/requirements.txt dosyasını açın ve gözden geçirin.

Nesne modeli

Veri Akışı Adı Açıklama
MongoClient MongoDB'ye bağlanmak için kullanılan tür.
Database Hesaptaki bir veritabanını temsil eder.
Collection Hesaptaki veritabanındaki bir koleksiyonu temsil eder.

Kod örnekleri

Şablondaki örnek kod adlı cosmicworks bir veritabanı ve adlı productskoleksiyonu kullanır. Koleksiyon ad products , kategori, miktar ve her ürün için benzersiz tanımlayıcı gibi ayrıntıları içerir. Koleksiyon, özelliğini parça anahtarı olarak kullanır /category .

İstemcinin kimliğini doğrulama

Bu örnek türün yeni bir örneğini MongoClient oluşturur.

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

client = MongoClient(connection_string)

Veritabanı alma

Bu örnek, türün Database işlevini kullanarak get_database türünün bir örneğini MongoClient oluşturur.

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

Koleksiyon alma

Bu örnek, türün Collection işlevini kullanarak get_collection türünün bir örneğini Database oluşturur.

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

Belge oluşturma

kullanarak collection.update_onekoleksiyonda bir belge oluşturun. Bu yöntem, zaten varsa öğeyi etkili bir şekilde değiştirerek öğeyi "upsert" eder.

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);

Belgeyi okuma

Hem benzersiz tanımlayıcıyı (id) hem de parça anahtarı alanlarını kullanarak bir nokta okuma işlemi gerçekleştirin. Belirli bir öğeyi verimli bir şekilde almak için kullanın collection.find_one .

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

Belgeleri sorgulama

kullanarak collection.findbir kapsayıcıdaki birden çok öğe üzerinde sorgu gerçekleştirin. Bu sorgu, belirtilen kategorideki (parça anahtarı) tüm öğeleri bulur.

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

matched_documents = collection.find(filter)

for document in matched_documents:
    # Do something with each item

Verilerinizi keşfetme

MongoDB verilerinizi keşfetmek için Azure Cosmos DB için Visual Studio Code uzantısını kullanın. Aşağıdakiler dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere temel veritabanı işlemleri gerçekleştirebilirsiniz:

  • Yapıştırma defteri veya sorgu düzenleyicisi kullanarak sorgu gerçekleştirme
  • Belgeleri değiştirme, güncelleştirme, oluşturma ve silme
  • Diğer kaynaklardan toplu verileri içeri aktarma
  • Veritabanlarını ve koleksiyonları yönetme

Daha fazla bilgi için bkz . MongoDB için Azure Cosmos DB verilerini keşfetmek için Visual Studio Code uzantısını kullanma.

Kaynakları temizleme

Örnek uygulamaya veya kaynaklara artık ihtiyacınız kalmadığında, ilgili dağıtımı ve tüm kaynakları kaldırın.

azd down

İlgili içerik