Hızlı Başlangıç: Python için MongoDB sürücüsüyle Azure DocumentDB kullanma

• TypeScript
• JavaScript
• Python
• C#
• Java
• Başla

Bu hızlı başlangıçta Python kullanarak temel bir Azure DocumentDB uygulaması oluşturacaksınız. Azure DocumentDB, uygulamaların belgeleri bulutta depolamasına ve resmi MongoDB sürücülerini kullanarak bunlara erişmesine olanak tanıyan bir NoSQL veri deposudur. Bu kılavuzda, Python kullanarak Azure DocumentDB kümenizde belge oluşturma ve temel görevleri gerçekleştirme adımları gösterilmektedir.

API başvurusu | Kaynak kodu | Paket (PyPI)

Önkoşullar

• Azure aboneliği

  • Azure aboneliğiniz yoksa ücretsiz bir hesap oluşturun

• Python 3.12 veya üzeri

Azure DocumentDB kümesi oluşturma

Başlamak için öncelikle NoSQL verilerinizi depolamak ve yönetmek için temel görevi görecek bir Azure DocumentDB kümesi oluşturmanız gerekir.

1. Azure portalında (https://portal.azure.com ) oturum açın.

2. Azure portalı menüsünde veya Giriş sayfasında Kaynak oluştur'u seçin.

3. Yeni sayfasında Azure DocumentDB'yi arayın ve seçin.

   

4. Azure DocumentDB kümesi oluştur sayfasında ve Temel bilgiler bölümünde Küme katmanı bölümünde Yapılandır seçeneğini belirleyin.

   

5. Ölçek sayfasında, bu seçenekleri yapılandırın ve ardından kaydet'i seçerek değişikliklerinizi küme katmanında kalıcı hale getirmek için.

   	Değer
   Küme katmanı	M30 tier, 2 vCore, 8-GiB RAM
   Parça başına depolama	128 GiB

   

6. Temel bilgiler bölümüne geri dönüp aşağıdaki seçenekleri yapılandırın:

   	Değer
   Subscription	Azure aboneliğinizi seçin
   Kaynak Grubu	Yeni kaynak grubu oluşturma veya var olan bir kaynak grubunu seçme
   Küme adı	Genel olarak benzersiz bir ad sağlayın
   Location	Aboneliğiniz için desteklenen bir Azure bölgesi seçin
   MongoDB sürümü	8.0 seçeneğini belirleyin
   Yönetici kullanıcı adı	Kullanıcı yöneticisi olarak kümeye erişmek için kullanıcı adı oluşturma
   Parola	Kullanıcı adıyla ilişkilendirilmiş benzersiz bir parola kullanın

   

   Tip

   Kullanıcı adı ve parola için kullandığınız değerleri kaydedin. Bu değerler bu kılavuzun devamında kullanılır. Geçerli değerler hakkında daha fazla bilgi için bkz. küme sınırlamaları.

7. İleri: Ağ'ı seçin.

8. Güvenlik duvarı kuralları bölümünde Ağ sekmesindeki şu seçenekleri yapılandırın:

   	Değer
   Bağlantı yöntemi	Public access
   Azure'ın içindeki Azure hizmetlerinden ve kaynaklarından bu kümeye genel erişime izin ver	Enabled

9. Geçerli istemci cihazınız için kümeye erişim sağlamak amacıyla, + Geçerli istemci IP adresini ekle seçeneğini belirleyerek bir güvenlik duvarı kuralı ekleyin.

   

   Tip

   Birçok kurumsal ortamda, bir VPN veya diğer kurumsal ağ ayarları nedeniyle geliştirici makinesi IP adresleri gizlenir. Bu gibi durumlarda, IP adresi aralığını güvenlik duvarı kuralı olarak ekleyerek tüm IP adreslerine 0.0.0.0 - 255.255.255.255 geçici olarak erişim izni vekleyebilirsiniz. Bu güvenlik duvarı kuralını yalnızca geçici olarak bağlantı testi ve geliştirme kapsamında kullanın.

10. Seçin, gözden geçir ve oluştur.

11. Sağladığınız ayarları gözden geçirin ve oluştur'u seçin. Kümenin oluşturulması birkaç dakika sürer. Kaynak dağıtımının tamamlanmasını bekleyin.

12. Son olarak, "Kaynağa git"i seçerek portaldaki Azure DocumentDB kümesine gidin.

Küme kimlik bilgilerini alma

Kümeye bağlanmak için kullandığınız kimlik bilgilerini alın.

1. Küme sayfasında, kaynak menüsünde Bağlantı dizeleri seçeneğini belirleyin.

2. Bağlantı dizeleri bölümünde, Değeri Bağlantı dizesi alanından kopyalayın veya kaydedin.

Önemli

Portaldaki bağlantı dizesi parola değerini içermez. Yer tutucuyu, kümeyi <password> oluştururken girdiğiniz kimlik bilgileriyle değiştirmeniz veya parolayı etkileşimli olarak girmeniz gerekir.

Projeyi başlatma

Yeni bir Python projesi oluşturun ve geçerli dizininizde bir sanal ortam ayarlayın.

1. Boş bir klasörde başlayın.

2. Geçerli dizinde bir terminal açın.

3. Sanal ortam oluşturma ve etkinleştirme.

   python -m venv venv
   venv\Scripts\activate
   

İstemci kitaplığını yükleme

İstemci kitaplığı, pymongo paketi olarak PyPI aracılığıyla kullanılabilir.

1. Pip kullanarak MongoDB Python sürücüsünü yükleyin.

   pip install pymongo
   

2. Uygulama kodunuz için adlı main.py yeni bir Python dosyası oluşturun.

3. Gerekli modülleri uygulama kodunuz içine aktarın:

   from pymongo import MongoClient
   from pymongo.errors import ConnectionFailure
   import sys
   

Nesne modeli

İsim	Description
MongoClient	MongoDB'ye bağlanmak için kullanılan tür.
Database	Kümedeki bir veritabanını temsil eder.
Collection	Kümedeki bir veritabanındaki koleksiyonu temsil eder.

Kod örnekleri

• İstemcinin kimliğini doğrulama
• Koleksiyon edinin
• Belge oluşturma
• Belgeyi geri alma
• Belgeleri sorgulama

Bu uygulamadaki kod, adventureworks adlı bir veritabanına ve products adlı bir koleksiyona bağlanır. Koleksiyon ad products , kategori, miktar, benzersiz tanımlayıcı ve her ürün için satış bayrağı gibi ayrıntıları içerir. Buradaki kod örnekleri bir koleksiyonla çalışırken en yaygın işlemleri gerçekleştirir.

İstemcinin kimliğini doğrulama

İlk olarak, temel bir bağlantı dizesi kullanarak istemciye bağlanın.

1. Ana işlevi oluşturun ve bağlantı dizesini ayarlayın. , <your-cluster-name>ve <your-username> değerlerini gerçek küme bilgilerinizle değiştirin<your-password>.

   def main():
       try:
           # Connection string for Azure DocumentDB cluster
           connection_string = "mongodb+srv://<your-username>:<your-password>@<your-cluster-name>.global.mongocluster.cosmos.azure.com/?tls=true&authMechanism=SCRAM-SHA-256&retrywrites=false&maxIdleTimeMS=120000"
   
           # Create a new client and connect to the server
           client = MongoClient(connection_string)
   

2. MongoDB istemcisine bağlanın ve bağlantıyı doğrulayın.

           # Ping the server to verify connection
           client.admin.command('ping')
           print("Successfully connected and pinged Azure DocumentDB")
   

Koleksiyon alma

Şimdi veritabanınızı ve koleksiyonunuzu alın. Veritabanı ve koleksiyon henüz yoksa, bunları sizin için otomatik olarak oluşturması için sürücüyü kullanın.

1. Veritabanına bir referans alın.

           # Get database reference
           database = client["adventureworks"]
           print(f"Connected to database: {database.name}")
   

2. Veritabanındaki koleksiyona bir referans alın.

           # Get collection reference
           collection = database["products"]
           print("Connected to collection: products")
   

Belge oluşturma

Ardından, koleksiyonunuz içinde birkaç yeni belge oluşturun. Mevcut tüm belgelerin aynı benzersiz tanımlayıcıyla zaten mevcut olması durumunda değiştirdiğinden emin olmak için belgeleri ekleyin.

1. Örnek ürün belgeleri oluşturun.

           # Create sample products
           products = [
               {
                   "_id": "00000000-0000-0000-0000-000000004018",
                   "name": "Windry Mittens",
                   "category": "apparel-accessories-gloves-and-mittens",
                   "quantity": 121,
                   "price": 35.00,
                   "sale": False,
               },
               {
                   "_id": "00000000-0000-0000-0000-000000004318",
                   "name": "Niborio Tent",
                   "category": "gear-camp-tents",
                   "quantity": 140,
                   "price": 420.00,
                   "sale": True,
               }
           ]
   

2. Upsert işlemlerini kullanarak belgeleri ekleyin.

           # Insert documents with upsert
           for product in products:
               filter_doc = {"_id": product["_id"]}
               collection.replace_one(filter_doc, product, upsert=True)
               print(f"Upserted product: {product['name']}")
   

Belge alma

Ardından, koleksiyonunuzdan belirli bir belgeyi almak için bir nokta okuma işlemi gerçekleştirin.

1. Belirli bir belgeyi kimliğine göre bulmak için filtreyi tanımlayın.

           # Retrieve a specific document by ID
           filter_doc = {"_id": "00000000-0000-0000-0000-000000004018"}
   

2. Sorguyu yürütür ve sonucu alır.

           retrieved_product = collection.find_one(filter_doc)
   
           if retrieved_product:
               print(f"Retrieved product: {retrieved_product['name']} - ${retrieved_product['price']}")
           else:
               print("Product not found")
   

Belgeleri sorgulama

Son olarak MongoDB Sorgu Dili'ni (MQL) kullanarak birden çok belgeyi sorgula.

1. Belirli ölçütlerle eşleşen belgeleri bulmak için bir sorgu tanımlayın.

           # Query for products on sale
           sale_filter = {"sale": True}
           sale_products = list(collection.find(sale_filter))
   

2. Eşleşen belgeleri görüntülemek için sonuçlarda yineleme yapın.

           print("Products on sale:")
           for product in sale_products:
               print(f"- {product['name']}: ${product['price']:.2f} (Category: {product['category']})")
   
       except ConnectionFailure as e:
           print(f"Could not connect to MongoDB: {e}")
           sys.exit(1)
       except Exception as e:
           print(f"An error occurred: {e}")
           sys.exit(1)
       finally:
           client.close()
   
   if __name__ == "__main__":
       main()
   

Visual Studio Code kullanarak verilerinizi keşfetme

Verileri sorgulama, ekleme, güncelleştirme ve silme gibi temel veritabanı işlemlerini gerçekleştirmek için Visual Studio Code'daki DocumentDB uzantısını kullanın.

1. Visual Studio Code'yu açın.

2. Uzantılar görünümüne gidin ve terimini DocumentDBarayın. VS Code için DocumentDB uzantısını bulun.

3. Uzantı için Yükle düğmesini seçin. Yüklemenin tamamlanmasını bekleyin. İstenirse Visual Studio Code'u yeniden yükleyin.

4. Etkinlik Çubuğu'nda ilgili simgeyi seçerek DocumentDB uzantısına gidin.

5. DocumentDB Bağlantıları bölmesinde + Yeni Bağlantı... öğesini seçin.

6. İletişim kutusunda Hizmet Bulma'yı ve ardından Azure DocumentDB - Azure Hizmet Bulma'yı seçin.

7. Azure aboneliğinizi ve yeni oluşturduğunuz Azure DocumentDB kümesini seçin.

   Tip

   Birçok kurumsal ortamda, bir VPN veya diğer kurumsal ağ ayarları nedeniyle geliştirici makinesi IP adresleri gizlenir. Bu gibi durumlarda, IP adresi aralığını güvenlik duvarı kuralı olarak ekleyerek tüm IP adreslerine 0.0.0.0 - 255.255.255.255 geçici olarak erişim izni vekleyebilirsiniz. Bu güvenlik duvarı kuralını yalnızca geçici olarak bağlantı testi ve geliştirme kapsamında kullanın. Daha fazla bilgi için bkz. Güvenlik duvarını yapılandırma.

8. DocumentDB Bağlantıları bölmesine dönün, kümenizin düğümünü genişletin ve var olan belge ve koleksiyon düğümlerinize gidin.

9. Koleksiyonun bağlam menüsünü açın ve DocumentDB Yapıştırma Defteri Yeni DocumentDB Yapıştırma Defteri'ni >seçin.

10. Aşağıdaki MongoDB Sorgu Dili (MQL) komutlarını girin ve Tümünü Çalıştır'ı seçin. Komutlardan gelen çıkışı gözlemleyin.

    db.products.find({
      price: { $gt: 200 },
      sale: true
    })
    .sort({ price: -1 })
    .limit(3)
    

Kaynakları temizle

Azure DocumentDB kümesiyle işiniz bittiğinde daha fazla ücret ödemeden oluşturduğunuz Azure kaynaklarını silebilirsiniz.

1. Azure portalı arama çubuğunda Kaynak grupları'nı arayın ve seçin.

   

2. Listede, bu hızlı başlangıç için kullandığınız kaynak grubunu seçin.

   

3. Kaynak grubu sayfasında, Kaynak grubunu silseçeneğini seçin.

4. Silme onayı iletişim kutusunda, silmeyi düşündüğünüzden emin olmak için kaynak grubunun adını girin. Son olarak, kaynak grubunu kalıcı olarak silmek için Sil'i seçin.

   

İlgili içerik

• Azure DocumentDB nedir?