MongoDB com Python

Introdução

Python pode ser usado em aplicações de banco de dados. Um dos bancos de dados NoSQL mais populares é o MongoDB. O MongoDB armazena dados em documentos do tipo JSON, o que torna o banco de dados muito flexível e escalável.

Pré-requisitos

Para usar o MongoDB com Python, você precisa instalar a biblioteca PyMongo:

python -m pip install pymongo

Conteúdo Estudado

1. Conexão com MongoDB

• Estabelecimento de conexão com servidor MongoDB local
• Uso da URL padrão mongodb://localhost:27017/

2. Gerenciamento de Banco de Dados

• Criação e acesso a bancos de dados
• Verificação de bancos existentes
• Listagem de bancos disponíveis

3. Gerenciamento de Coleções

• Criação e acesso a coleções (equivalentes a tabelas)
• Verificação de coleções existentes
• Listagem de coleções em um banco
• Exclusão de coleções (drop)

4. Operações CRUD

Create (Inserção)

• Inserção de documento único (insert_one)
• Inserção de múltiplos documentos (insert_many)
• Inserção com IDs personalizados

Read (Leitura)

• Busca de um único documento (find_one)
• Busca de múltiplos documentos (find)
• Filtragem de campos específicos
• Consultas com filtros
• Uso de expressões regulares em consultas
• Ordenação de resultados (sort)
• Limitação de resultados (limit)

Update (Atualização)

• Atualização de um documento (update_one)
• Atualização de múltiplos documentos (update_many)
• Uso de operadores de atualização ($set)

Delete (Exclusão)

• Exclusão de um documento (delete_one)
• Exclusão de múltiplos documentos (delete_many)
• Exclusão com base em critérios
• Exclusão de todos os documentos de uma coleção

5. Recursos Avançados

• Consultas avançadas com operadores ($gt, $regex)
• Projeções de campos (inclusão/exclusão de campos específicos)
• Ordenação de resultados (crescente/decrescente)
• Paginação de resultados com limit()

Boas Práticas

1. Sempre verificar a existência de bancos/coleções antes de operá-los
2. Usar try-except para tratamento de erros de conexão
3. Fechar conexões após o uso
4. Utilizar nomes descritivos para bancos de dados e coleções
5. Validar dados antes da inserção
6. Usar índices para otimizar consultas frequentes