Utilizando mongoDB com Python

1. Opção síncrona (pymongo)

O PyMongo é uma biblioteca Python que fornece uma interface para trabalhar com o MongoDB, um popular sistema de banco de dados NoSQL orientado a documentos. Ela é a implementação síncrona (bloqueante) oficial do MongoDB para Python, o que significa que ela espera que as operações de banco de dados sejam concluídas antes de prosseguir com a execução do código. Isso é diferente das abordagens assíncronas, onde o código pode continuar a ser executado sem esperar que as operações do banco de dados sejam concluídas.

A biblioteca PyMongo oferece uma ampla gama de funcionalidades para interagir com o MongoDB, incluindo a criação, leitura, atualização e exclusão de documentos, bem como a realização de consultas complexas e agregações.

Aqui está um exemplo simples de como usar o PyMongo para se conectar a um banco de dados MongoDB, inserir um documento e recuperá-lo:

exemplo_mongo.py

from pymongo import MongoClient

# Conectar ao servidor MongoDB (por padrão, na porta 27017 do localhost)
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

# Selecionar o banco de dados 'meu_banco_de_dados'
db = client['meu_banco_de_dados']

# Selecionar a coleção 'minha_colecao'
colecao = db['minha_colecao']

# Inserir um documento na coleção
documento = {'nome': 'Fulano', 'idade': 30}
resultado_insercao = colecao.insert_one(documento)
print(f'Documento inserido com o ID: {resultado_insercao.inserted_id}')

# Buscar o documento inserido
documento_encontrado = colecao.find_one({'nome': 'Fulano'})
print(f'Documento encontrado: {documento_encontrado}')

Neste exemplo, primeiro criamos uma instância do MongoClient para nos conectar ao servidor MongoDB. Em seguida, selecionamos o banco de dados e a coleção com os quais queremos trabalhar. Usamos o método insert_one para inserir um documento na coleção e, finalmente, usamos o método find_one para recuperar o documento que acabamos de inserir.

2. Opção assíncrona (motor)

A biblioteca Motor é uma implementação assíncrona do driver MongoDB para Python, projetada para ser utilizada com frameworks assíncronos como o FastAPI, Tornado e asyncio. Ela permite que as operações de banco de dados sejam realizadas de forma não bloqueante, ou seja, sem interromper a execução do programa enquanto aguarda a resposta do banco de dados. Isso é particularmente útil em ambientes de servidor web assíncronos, onde o bloqueio pode levar a um desempenho reduzido.

Aqui está um exemplo simples de como usar a biblioteca Motor para se conectar a um banco de dados MongoDB e realizar operações básicas:

exemplo_motor.py

import motor.motor_asyncio

async def main():
    # Conectar ao banco de dados MongoDB
    client = motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorClient('mongodb://localhost:27017')
    db = client.test_database

    # Inserir um documento
    document = {"name": "John", "age": 30}
    result = await db.test_collection.insert_one(document)
    print(f'Documento inserido com o ID: {result.inserted_id}')

    # Buscar um documento
    document = await db.test_collection.find_one({"name": "John"})
    print(f'Documento encontrado: {document}')

    # Fechar a conexão
    client.close()

# Executar a função assíncrona principal
import asyncio
asyncio.run(main())

Diferenças entre PyMongo e Motor:

1. Sincronia vs. Assincronia: PyMongo é síncrono, o que significa que ele bloqueia a execução do programa até que a operação de banco de dados seja concluída. Motor, por outro lado, é assíncrono e não bloqueia a execução, o que é ideal para ambientes de servidor web assíncronos.

2. Uso com frameworks: Motor é projetado para ser usado com frameworks assíncronos como FastAPI, Tornado e asyncio, permitindo que as operações de banco de dados sejam integradas de forma eficiente em aplicações assíncronas. PyMongo é mais adequado para scripts e aplicações síncronas.

3. API: Embora a API do Motor seja semelhante à do PyMongo, ela é adaptada para operações assíncronas. Por exemplo, as operações de banco de dados em Motor são precedidas pela palavra-chave await.

Em resumo, a escolha entre PyMongo e Motor depende do contexto da aplicação. Se você estiver trabalhando em um ambiente assíncrono, como um servidor web com FastAPI, Motor é a escolha ideal devido à sua natureza não bloqueante e integração eficiente com frameworks assíncronos. Para aplicações síncronas, PyMongo é uma opção mais simples e direta.