Bases de Données

Exercice sur les bases de données (suite), clés étrangères, statistique & graphique.

Déploiement d'un projet Django avec BDD postgres sous Docker avec l'aide de ChatGPT, projet avec Raspberry PI.

On revient sur sur les args, kwargs et le principe de packaging et d'unpacking. On verra également les requêtes SQL et le plot de points sur cartes.

- Une petite astuce avec pandas pour compter un nombre de dépassements. - Déploiement avec portainer. - Déploiement d'un serveur de base de données avec docker compose (et portainer). - Quelques manipulations de base de données.

Dans cette session, on crée un système simple de gestion de connexion à une application streamlit grâce à une database PostgreSQL. Démonstration également de Dagster, un outil d'orchestration de data pipeline.

Dans la continuité de ce qu'on a fait la semaine dernière: à partir des data récolté grâce à l'API de notre CRM, on va créer un Dashboard de commande de produits avec Streamlit et avec une API DRF qu'on construira, on rempilera une base de données de commandes.

Un peu de veille informatique avec les nouveautés de GPT 4 d'Open AI et de PyScript. Passage en revue des différences entre OneToOne, ForeignKey et ManyToMany dans les modèles Django. Quelques explications sur le modèle MVT de Django. Discussions sur la sécurité des vues. Précisions sur l'ORM de Django et la relation entre l'orienté objet et la base de données. Passage en revue des différences entre un CharField avec choices et un ForeignKey.

Exploration de l'API de Queryset de Django : - Introduction aux Querysets - Récupération d'éléments - Tri et limitation de Querysets - Relations et Lookup complexes - Utilisation des objets Q - Agrégation et Annotations - Optimisation des performances - Mise à jour de plusieurs objets - Problèmes de performance N+1 - select_related et prefetch_related Liens vers les différentes branches du dépôt Git avec les sources : - [Opérations de base](https://github.com/DocstringFr/django-querysets/tree/basic-operations) - [Opérations avancées](https://github.com/DocstringFr/django-querysets/tree/advanced-operations) - [Optimisations et performances](https://github.com/DocstringFr/django-querysets/tree/query-optimizations)

Apprenez à créer une application Django avec API REST et à visualiser vos données d’élevage avec des graphiques interactifs Plotly.

Dans cette session de mentorat, Pierre-André explique comment gérer les secrets et mots de passe dans Streamlit en utilisant le module Faker pour générer une base de données avec TinyDB. Il montre également comment effectuer des requêtes dans la base de données et manipuler les données à l'aide de pandas.

Cette session de mentorat aborde plusieurs sujets liés au développement avec Django. On a tout d'abord discuté des progrès des étudiants et des projets sur lesquels ils travaillent. Ensuite, on explore l'utilisation de la bibliothèque Faker pour peupler une base de données avec des données aléatoires. Puis, on se concentre sur la classe admin de Django et on explique comment importer/exporter des données à partir d'un fichier Excel. Pour finir, on présente l'utilisation de la bibliothèque QR code pour générer des codes QR !

Découvrez comment déployer une application Django avec Docker et Docker Compose, et ajouter phpMyAdmin pour gérer votre base de données facilement.

- Passage en revue des questions - Question de Céline sur la manipulation de données avec pandas - Question de Gabriel sur PySide6 - Différence entre: terminal, interpréteur et éditeur de code - 2 mécanismes de relations Django: one to many et many to many

Session de questions / réponses. Sujets abordés : - Bases de données avec Django - ORM - Cron / cronjob / Celery - Debug d'une application Django - Les exceptions - Lecture d'un fichier CSV et de grandes quantité de données

Discussion autour des bases de données : quelle différence entre les différents types de BDD, qu'est-ce qu'un ORM, etc. On aborde également les bibliothèques intéressantes à utiliser avec Python (requests, beautifulsoup, pytes, pillow, pandas, arrow, etc).

Retour sur le webinaire de Thierry (htmx, alpine.js) Discussion autour de React & des framework Front-End Se motiver via les projets et pourquoi ne pas écrire trop de code d'un coup Bases de données (TinyDB, SQL, ORM) Projets étudiants Fichier ``__main__`` Savoir correctement découper et organiser son code Le principe de "Locality of Behaviour" Les conventions de nommage (PEP-8) et l'importance des types des données Comment isoler un problème Comment et pourquoi utiliser la POO Utiliser le débogueur de PyCharm Pourquoi utiliser un environnement virtuel ?

Nouveautés de docstring Nouveau projet CRM avec Django Question sur les dashboard (Dash / Streamlit) Gestion de données d'une BDD Revue de code : liste de courses