CATALOGUE Code & Data Formation Python Maîtriser Python - Techniques avancées Introduction à la persistance des données

Introduction à la persistance des données

Introduction persistence
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Maîtriser Python - Techniques avancées
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Formats de fichiers et bases de données relationnelles

Objectifs

Vous apprendrez à utiliser différents formats de fichiers pour sauvegarder des données et explorer les bases de données relationnelles afin de choisir la solution optimale pour vos besoins spécifiques.

Résumé

Apprenez les différentes méthodes pour sauvegarder et récupérer des données dans vos applications, y compris les fichiers texte et les bases de données relationnelles.

Description

La persistance des données est essentielle pour tout programme nécessitant de sauvegarder et de récupérer des informations. Cette leçon explore diverses techniques et formats pour atteindre cet objectif.

Nous discutons des formats de fichiers texte tel que JSON, XML, INI, TOML et YAML, ainsi que des bases de données relationnelles avec un accent sur SQL. Nous aborderons également l'usage des ORM pour faciliter la manipulation des bases de données.

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Questions fréquentes

Qu'est-ce que la persistance des données ?
La persistance des données consiste à sauvegarder des informations en mémoire pour les récupérer ultérieurement, telles que la configuration ou des états spécifiques d'un processus.
Quels formats de fichiers texte sont couramment utilisés pour la persistance ?
Les formats couramment utilisés incluent JSON, XML, INI, TOML et YAML.
Pourquoi utiliser des bases de données relationnelles pour la persistance des données ?
Les bases de données relationnelles permettent une gestion structurée et efficace du stockage et de la récupération de grandes quantités de données, avec des fonctionnalités avancées comme le SQL.

Programme détaillé

3 commentaires
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LELEU X.
Il y a 6 mois
Bonjour,
Les thèmes variés agrémentés d'exemples simples et clairs enrichissent toutes les notions exposées de façon particulièrement pédagogique. 👍
L'approche didactique m'a permis de beaucoup mieux comprendre tout un tas de concepts plus ou moins bien assimilés auparavant avec une vue d'ensemble nettement plus limpide aujourd'hui. 🤓
Merci pour cette belle prestation. 🙏
Profile picture for user michelkreutner
Michel K.
Il y a 1 an
Les explications sont claires et concises. Ce cours sur l'utilisation avancée de Python est tres intéressant. Il vous apportera des connaissances que vous pourrez ensuite approfondir.
Je suis vraiment tres satisfait par cette première formation suivie sur Python.
Yvan V.
Il y a 3 ans
Hello, sur la video autour de asyncio, vous utilisez python 2.7.12. J'utilise python 3.10, aussi je souhaite faire partager mon code (qui fonctionne) selon ma vision et compréhension sur le sujet d'étude que vous avez proposé. Yvan Vogel.

#CODE en python 3.10.0 64 bits (VScode 1.62.3)
import datetime
import asyncio
import aiohttp
import requests


# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def req_bloquante(num):
print(f"Get {num}")
uid = requests.get("https://httpbin.org/uuid").json()["uuid"]
print(f"Res {num}: {uid}")


def faire_toutes_les_requetes():
for x in range(51):
req_bloquante(x)


print("=====> ### Bloquant : ")
start = datetime.datetime.now()
faire_toutes_les_requetes()
exec_time = (datetime.datetime.now() - start).seconds
print(f"Downloading all take {exec_time} seconds\n")

# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------


async def requeteSansBloquer(semaphore, num, session):
print(f"Get {num}")
# await semaphore.acquire() # putting this await semaphore commande the Res is ordering but process very slow ~60 sec
async with session.get("https://httpbin.org/uuid") as response:
uid = (await response.json())["uuid"]
# await asyncio.sleep(delay=3) #delay = number of seconds
# semaphore.release()
print(f"Res {num}: {uid}")
# return uid # ?


async def main():
semaphore = asyncio.Semaphore(value=1)
tasks = []
async with aiohttp.ClientSession(
loop=loop, connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False)
) as session:
for x in range(51):
tasks.append(requeteSansBloquer(semaphore, x, session))
await asyncio.gather(*tasks)
print("This is after the loop...")


if __name__ == "__main__":
print("=====> ### Non Bloquant : ")
start = datetime.datetime.now()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
exec_time = (datetime.datetime.now() - start).microseconds
print(f"Downloading all take {exec_time} micro seconds\n")