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Inicio rápido: Uso de Azure Cosmos DB for MongoDB (RU) con Python

  • Artículo
  • Se aplica a:
    ✅ MongoDB (RU)

En este inicio rápido, implementará una aplicación básica de Azure Cosmos DB for MongoDB mediante Python. Azure Cosmos DB for MongoDB es un almacén de datos sin esquema que permite a las aplicaciones almacenar documentos no estructurados en la nube con bibliotecas de MongoDB. Aprenderá a crear documentos y a realizar tareas básicas en el recurso de Azure Cosmos DB mediante Python.

Código fuente de la biblioteca | Paquete (PyPI) | Azure Developer CLI

Requisitos previos

  • CLI de desarrollo de Azure
  • Docker Desktop
  • Python 3.12

Antes de comenzar, si no tiene una cuenta de Azure, cree una gratuita.

Inicialización del proyecto

Use Azure Developer CLI (azd) para crear una cuenta de Azure Cosmos DB for Table e implementar una aplicación de ejemplo contenedorizada. La aplicación de ejemplo usa la biblioteca cliente para administrar, crear, leer y consultar datos de ejemplo.

  1. Abra un terminal en un directorio vacío.

  2. Si aún no está autenticado, autentíquese en Azure Developer CLI mediante azd auth login. Siga los pasos especificados por la herramienta para autenticarse en la CLI mediante sus credenciales de Azure preferidas.

    azd auth login

  3. Ejecute azd init para inicializar el proyecto.

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

  4. Durante la inicialización, configure un nombre de entorno único.

  5. Implemente la cuenta de Azure Cosmos DB mediante azd up. Las plantillas de Bicep también implementan una aplicación web de muestra.

    azd up

  6. Durante el proceso de aprovisionamiento, seleccione la suscripción, la ubicación deseada y el grupo de recursos de destino. Espere a que se complete el proceso de aprovisionamiento. El proceso puede tardar aproximadamente cinco minutos.

  7. Una vez realizado el aprovisionamiento de los recursos de Azure, se incluye una dirección URL a la aplicación web en ejecución en la salida.

    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. Use la dirección URL de la consola para ir a la aplicación web en el explorador. Observe la salida de la aplicación en ejecución.

Captura de pantalla de la aplicación web en ejecución.

Instalación de la biblioteca cliente

La biblioteca cliente está disponible a través de PyPi, como el paquete pymongo.

  1. Abra un terminal y vaya a la carpeta /src.

    cd ./src

  2. Si aún no está instalado, instale el paquete pymongo mediante pip install.

    pip install pymongo

  3. Abra y revise el archivo src/requirements.txt para validar que existe la entradapymongo.

Modelo de objetos

Nombre Descripción
MongoClient Tipo que se usa para conectarse a MongoDB.
Database Representa una base de datos de la cuenta.
Collection Representa una colección dentro de una base de datos de la cuenta.

Ejemplos de código

El código de ejemplo de la plantilla usa una base de datos denominada cosmicworks y una colección denominada products. La colección products contiene detalles como el nombre, la categoría, la cantidad y un identificador único para cada producto. La colección usa la propiedad /category como clave de partición.

Autenticar el cliente

En este ejemplo se crea una nueva instancia del tipo MongoClient.

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

client = MongoClient(connection_string)

Obtención de una base de datos

En este ejemplo se crea una instancia del tipo Database mediante la función get_database del tipo MongoClient.

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

Obtener una colección

En este ejemplo se crea una instancia del tipo Collection mediante la función get_collection del tipo Database.

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

Creación de un documento

Cree un documento en la colección mediante collection.update_one. Este método "actualiza" eficazmente el elemento si ya existe.

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);

Lectura de un documento

Realice una operación de lectura de punto mediante el identificador único (id) y los campos de clave de partición. Use collection.find_one para recuperar de forma eficaz el elemento específico.

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

Consulta de documentos

Realice una consulta en varios elementos de un contenedor mediante collection.find. Esta consulta busca todos los elementos de una categoría especificada (clave de partición).

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

matched_documents = collection.find(filter)

for document in matched_documents:
    # Do something with each item

Exploración de los datos

Use la extensión de Visual Studio Code para Azure Cosmos DB para explorar los datos de MongoDB. Puede realizar operaciones básicas de base de datos, entre las que se incluyen, entre otras:

  • Realizar consultas mediante un libro de recortes o el editor de consultas
  • Modificar, actualizar, crear y eliminar documentos
  • Importar datos masivos desde otros orígenes
  • Administración de bases de datos y colecciones

Para más información, consulte Cómo usar la extensión de Visual Studio Code para explorar datos de Azure Cosmos DB for MongoDB.

Limpieza de recursos

Cuando ya no necesite la aplicación o los recursos de ejemplo, quite la implementación correspondiente y todos los recursos.

azd down

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