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.
Questions - réponses
Programme détaillé
Module 1 - Les fonctions, des objets comme les autres
Module 2 - Structures de données avancées
Module 3 - L'itération en pratique
Module 4 - Partager le travail
Module 5 - Persistence
Je suis vraiment tres satisfait par cette première formation suivie sur Python.
#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")