CATALOGUE Code & Data Formation Python Maîtriser Python - Techniques avancées Manipulation des Bases de Données Relationnelles avec Python

Manipulation des Bases de Données Relationnelles avec Python

SQL à la main
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Maîtriser Python - Techniques avancées
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Introduction à la Persistance des Données

Objectifs

Les objectifs de cette vidéo sont :

  • Comprendre les bases de données relationnelles et leur importance.
  • Apprendre à utiliser SQLite avec Python.
  • Réaliser des transactions et des requêtes SQL.
  • Explorer les avantages des ORM.

Résumé

Apprenez à utiliser Python pour interagir avec des bases de données relationnelles comme SQLite en utilisant le langage SQL.

Description

Dans cette leçon, nous explorons comment utiliser Python pour manipuler des bases de données relationnelles. Nous commençons par discuter de l'importance des bases de données dans divers domaines, du finance aux applications web, en passant par l'automobile. Nous explorons ensuite les bases de données relationnelles, telles que SQLite, MySQL, Postgres et Oracle, en mettant l'accent sur leur utilisation avec SQL.
La leçon détaille comment se connecter à une base de données SQLite en Python, y compris l'importation du driver SQLite3, la connexion à une base de données, la création de tables, l'insertion de données et la réalisation de requêtes SQL. Nous abordons également la notion de transaction, très importante pour garantir la cohérence des données.
Finalement, nous discutons des limites des requêtes SQL manuelles et introduisons les ORM (Object-Relational Mapping) comme une solution pour simplifier la manipulation des bases de données en Python.

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Questions fréquentes

Quels sont les types de bases de données mentionnées dans la vidéo ?
Les types de bases de données mentionnées dans la vidéo sont les bases de données relationnelles comme SQLite, MySQL, Postgres, et Oracle, ainsi que les bases de données NoSQL.
Pourquoi SQLite est-il privilégié pour les exemples dans la vidéo ?
SQLite est privilégié pour les exemples dans la vidéo car il est préinstallé par défaut, prend peu de place, est rapide, et ne nécessite aucune configuration pour se connecter puisqu'il stocke toutes les données dans un seul fichier.
Quels sont les désavantages de manipuler SQL manuellement ?
Les désavantages de manipuler SQL manuellement incluent la possibilité d'introduire des erreurs et des failles de sécurité, ainsi que la tendance à réécrire fréquemment les mêmes requêtes, ce qui mène souvent à la création d’une bibliothèque pour générer des requêtes SQL automatiquement.

Programme détaillé

3 commentaires
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LELEU X.
Il y a 7 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")