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Taller Práctico

Prerrequisitos

Python 3.8.x . Docker para levantar una instancia de mongo.

 docker-compose up -d

Introduction

El objetivo de esta practica es comenzar a utilizar python con mongo, para ello usarermos una libreria llamada pymongo. Para ello importaremos datos mock sobre usuarios de una aplicación. Lo podeis encontrar en el fichero MOCK_DATA.json

Informacion UTIL para la práctica : pymongo docs

Apartado 0

Preparando el entorno

python3 -m venv myvenv
source myvenv/bin/activate
pip install pymongo
or
pip install -r requirements.txt

Apartado 1

Importar los datos a una base datos llamada upsa1 en la collecion users
Se puede usar mongoimport o este fragmento de código python (recomiendo usar el código para aprender a importar desde python)

MONGO_HOST = "127.0.0.1:27017"
def import_json(database, collection):
    client = MongoClient(MONGO_HOST)
    db = client[database]
    with open('MOCK_DATA.json') as f:
        file_data = json.load(f)
        db.get_collection(collection).insert_many(file_data)

Apartado 2

Insertar los siguientes objetos en la base de datos usando python. Para ello podeis crear una lista q contenga los datos

Podeis consultar el fichero mongo_utils.py, donde podeis ver un ejemplo básico de cada tipo de operación.

	data =[
	{
	"first_name" : "Manuel",
	"last_name" : "Gomez",
	"email" : "[email protected]",
	"gender" : "Male",
	"ip_address" : "15.208.64.26",
	"Latitude" : 43.6342238,
	"Altitude" : -3.41144,
	"City" : "Madrid",
	"University" : "Upsa"
	},
	{
	"first_name" : "Lucia",
	"last_name" : "Sanchez",
	"email" : "[email protected]",
	"gender" : "Female",
	"ip_address" : "5.208.64.76",
	"Latitude" : 43.1342238,
	"Altitude" : -2.41144,
	"City" : "Salamanca",
	"University" : "UPSA"
	},
	{
	"first_name" : "Sergio",
	"last_name" : "Suarez",
	"email" : "[email protected]",
	"gender" : "Male",
	"ip_address" : "5.208.65.29",
	"Latitude" : 43.1342238,
	"Altitude" : -2.61144,
	"City" : "Salamanca",
	"University" : "UPSA"
	}]

Apartado 3

Hacer una query q me saque por consola el porcentaje de usuarios por género Podeis consultar el fichero mongo_utils.py, donde podeis ver un ejemplo básico de cada tipo de operación.

Tip:

db.get_collection(collection).count_documents(query)

Apartado 4

Actualizar la ip de un usuario nombre "Jervis"" y actualizarlo con "109.150.230.156/24" and comprobarlo haciendo una query.

Apartado 5

Buscar y sacar por consola los usuarios cuya latitud se mayor o igual que 30.00 y la altitud menor que 10.00

Apartado 6

Crear un metodo que borre todos los elementos de la collecion users. Tip:

db.get_collection(collection).delete_many(query)

Apartado 7

Realizar un map reduce q de la siguiente salida para ello podeis consultar: Aggregation pipeline

{'_id': 'Female', 'count': 19.0}
{'_id': 'Male', 'count': 14.0}