Curso Python. Volumen XV: Bases de Datos. Parte I

Curso Python. Volumen XV: Bases de Datos. Parte I

Javier Ceballos Fernández

Bienvenidos un día más al curso de Python, hoy os vamos a introducir en el mundo de las bases de datos. Hoy os contaremos las herramientas que vamos a utilizar. Las bases de datos son muy extensas y nos vamos a centrar en las bases de datos “NoSQL” que están tan de moda ahora, para ser exactos utilizaremos la base de datos “MongoDB”.

Utilizaremos “MongoDB” por ser una de las bases de datos más utilizadas dentro de las “NoSQL”. Así que pongámonos manos a la obra.

¿“SQL” vs “NoSQL”?

Durante mucho tiempo sólo han existido las bases de datos “SQL”, debido a la necesidad de tener que almacenar estructuras de datos cada vez más complejas nacieron las bases de datos “NoSQL”. Las bases de datos “NoSQL” permiten al desarrollador almacenar información heterogénea y sin estructura.

A continuación os exponemos algunas diferencias entre los dos tipos de bases de datos:

SQL

  • Es un modelo relacional.
  • La información se almacena en tablas.
  • Solución apta cuando todos los registros son de la misma clase y tienen las mismas propiedades.
  • Añadir una nueva propiedad obliga a modificar toda la estructura.
  • El esquema de la base de datos es muy estricto.
  • Las transacciones “ACID” son soportadas.
  • Escala bien de forma vertical.

NoSQL

  • Es un modelo no relacional.
  • Se debe almacenar como “JSON”, clave-valor, etc. (depende del tipo de base de datos “NoSQL”).
  • No todos los registros tienen que ser iguales, lo que la convierte en una base de datos muy flexible.
  • Se puede agregar una propiedad a los datos sin modificar la estructura.
  • No requiere de esquema.
  • También soporta transacciones “ACID” aunque esto depende de qué base de datos “NoSQL” se use.
  • La consistencia puede variar.
  • Escala bien de forma horizontal.

Como podemos comprobar las dos tienen sus ventajas e inconvenientes, el decidirse por un tipo u otro dependerá del proyecto que se vaya a realizar.

“MongoDB” aparte de ser una base de datos “NoSQL” está orientada a documentos, esto quiere decir que los registros los guarda en documentos cuya estructura es un “JSON”. Se trata de una base de datos “open source”, por lo que nos podremos descargar todas las herramientas de manera gratuita.

Instalación

Lo primero que tendremos que hacer será dirigirnos la página de “MongoDB” y nos descargaremos el software necesario. Para ello una vez que entremos en el portal pulsaremos en descargar que se encuentra en la esquina superior derecha.

En nuestro caso hemos dejado la opción por defecto para descargar ya que nuestro ordenador es un Windows 10 x64.

Una vez hayáis pulsado en “descargar” os saldrá un cuestionario como el que os mostramos a continuación:

Comentaros que no es obligatorio el registrarnos ya que como habéis podido comprobar se habrá iniciado la descarga de manera automática. Una vez que se haya descargado el fichero procederemos a instalarlo, para ello  lo ejecutamos y seguimos las instrucciones como en cualquier otro instalador que hayáis utilizado.

Una vez hayamos aceptado las condiciones de uso nos saldrá la siguiente pantalla:

En ella pulsaremos “complete” y de ese modo dejaremos la instalación por defecto, si se quiere cambiar la ubicación o alguna de las opciones sólo hay que pulsar en “Custom”. Durante este curso, nosotros realizaremos la instalación por defecto.

Pulsamos “Install”, nos saldrá que si le damos permiso de ejecución a lo que pulsaremos que sí. Y de este modo empezará a instalarse.

Una vez finalice nos mostrará la siguiente ventana:

Una vez que haya finalizado abriremos un “cmd” y podremos el siguiente comando:

md datadb

Esto nos creará un directorio en “C:” para que “MongoDB” pueda guardar los datos. Luego únicamente tendremos que ir a la ruta donde se ha instalado:

“C:Program FilesMongoDBServer3.4bin”

Y ejecutar “mongod.exe”, es probable que os salga una alerta de seguridad para dar permisos a “MongoDB”, hay que concedérselos y ya tendremos el servidor funcionando.

Esto es todo por hoy, os dejamos realizando la instalación de esta base de datos. En la próxima entrega os enseñaremos cómo podemos utilizar este tipo de base de datos en Python. Recordamos a todos los que se acaban de unir al curso que tienen un índice del curso, ya que nunca es tarde para empezar.

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La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias./p>

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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