Chia Sẻ Khóa Học MongoDB Với Async Python [Khóa 6701 A]
MongoDB là một trong những công nghệ dữ liệu thú vị nhất. Bạn có thể xây dựng các ứng dụng có hiệu suất cực cao. Python là đối tác hoàn hảo của MongoDB. Trong khóa học này, chúng tôi giới thiệu các framework và kỹ thuật Python mới nhất để làm việc với MongoDB: Beanie ODM (object-document mapper), Pydantic, FastAPI, Locust load testing cũng như các khả năng async & await của Python.
Khóa học này nói về gì và nó khác biệt như thế nào?
Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng MongoDB và các document database để xây dựng các ứng dụng dựa trên dữ liệu đơn giản hơn và nhanh hơn.
Chúng tôi bắt đầu bằng cách giải thích nguồn gốc và các khái niệm chính của NoSQL và document database. Sau đó, bạn tìm hiểu cách làm việc với MongoDB từ native shell của nó cũng như nhiều công cụ quản lý CLI và GUI.
Nhiều khóa học MongoDB dừng ở đó. Khóa học này nhằm mục đích cung cấp thông tin thực tế từ đầu đến cuối về MongoDB. Chúng tôi không chỉ dừng lại ở bề nổi bằng cách đề cập đến các chủ đề trong thế giới thực.
Bạn sẽ thấy cách sử dụng Beanie (một ODM phổ biến cho MongoDB - hãy nghĩ đến ORM for NoSQL) để map các class tới MongoDB. Beanie dựa trên các công nghệ Python tiên tiến như Pydantic và async và await của Python.
Trong khóa học dựa trên code và thực hành, dựa trên demo này, chúng tôi sẽ xây dựng một số ứng dụng ví dụ đơn giản bằng cách sử dụng Beanie. Sau đó, chúng ta sẽ chuyển sang modeling PyPI data thực với 100.000 bản ghi trong MongoDB. Sau khi code Python hoạt động với PyPI data, chúng tôi sẽ xây dựng một full FastAPI API xung quanh dữ liệu cho thấy sự tích hợp mượt mà của Beanie và async MongoDB bên trong FastAPI.
Sau khi thành thạo cách làm việc với MongoDB từ Python, chúng ta sẽ chuyển sự chú ý sang hiệu suất. Chúng tôi sử dụng một database lớn với hàng triệu data point và làm cho nó chạy nhanh hơn hàng trăm lần so với khi bạn sử dụng MongoDB ngay từ đầu. Chúng tôi test các thay đổi về hiệu suất của mình bằng cả code Python tùy chỉnh và Locust load testing framework.
Chúng tôi kết thúc khóa học bằng cách triển khai MongoDB trên các production Linux server. Có một số bước rất quan trọng để đưa MongoDB vào production và chúng ta sẽ thực hiện từng bước thiết lập này.
Cuối cùng, bạn sẽ sẵn sàng bắt đầu xây dựng và chạy các ứng dụng dựa trên dữ liệu, được hỗ trợ bởi MongoDB, hiệu suất cao.
Bạn sẽ học những gì?
Trong khóa học này, bạn sẽ:
- ✓ Cách các document database, chẳng hạn như MongoDB hoạt động.
- ✓ Trường hợp MongoDB phù hợp với phạm vi cơ sở dữ liệu lớn hơn được sử dụng trên thế giới.
- ✓ Cách cài đặt và cấu hình MongoDB cũng như một số công cụ quản lý và GUI.
- ✓ Một bộ lệnh và truy vấn native shell của MongoDB.
- ✓ Các công nghệ nền tảng như Pydantic và async và await của Python.
- ✓ Cách thiết kế các data model với Beanie và Pydantic.
- ✓ Hiểu sự cân bằng khi modeling data với documents.
- ✓ Tìm hiểu khi nào nên nhúng dữ liệu vào các bản ghi khác là một ý tưởng hay (và khi nào là ý tưởng tồi).
- ✓ Sử dụng ORM-style programming với MongoDB và Beanie.
- ✓ Sử dụng các "in-place" operation hiệu quả hơn như addToSet với Beanie.
- ✓ Thiết kế các projection class trong Pydantic để cải thiện hiệu suất.
- ✓ Cách lưu trữ an toàn user account (cụ thể là mật khẩu) trong MongoDB.
- ✓ Để tích hợp Beanie và MongoDB với FastAPI.
- ✓ Tạo các index phức tạp trong MongoDB từ Beanie để tăng hiệu suất gấp 1000 lần.
- ✓ Sử dụng các index để thực thi tính toàn vẹn dữ liệu trong MongoDB.
- ✓ Triển khai an toàn MongoDB trong môi trường self-hosted bên trong một cloud provider trên nhiều máy Linux.
- ✓ Sử dụng load testing framework Locust để thăm dò và test giới hạn hiệu suất của các web API dựa trên MongoDB của bạn.
- ✓ Và nhiều hơn nữa !
Khóa học này dành cho ai?
Dành cho bất kỳ ai muốn sử dụng các công nghệ Python mới nhất để làm việc với MongoDB.
Về điều kiện tiên quyết, chúng tôi giả định rằng:
- ✓ Làm quen cơ bản với ngôn ngữ lập trình Python và các công cụ cốt lõi (ví dụ: pip).
- ✓ Rằng bạn có hiểu biết và kinh nghiệm rất tối thiểu với một số công nghệ database (relational hoặc NoSQL).
- ✓ Các công cụ được chọn và giới thiệu trong khóa học này đều miễn phí 100% và hầu hết chúng đều là nguồn mở hoặc có các lựa chọn thay thế miễn phí.
Mục lục:
- ✓ 01. Chào mừng đến với Khóa học.
- ✓ 02. Thiết lập máy tính của bạn.
- ✓ 03. Document Databases.
- ✓ 04. Foundations: Pydantic.
- ✓ 05. Foundations: async.
- ✓ 06. Beanie Quickstart.
- ✓ 07. Modeling với Documents.
- ✓ 08. PyPI Beanie.
- ✓ 09. FastAPI Example.
- ✓ 10. Performance Tuning.
- ✓ 11. Deployment.
- ✓ 12. Performance & Load Testing.
- ✓ 13. Kết luận khóa học.
- ✓ 14. Code.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
