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      données

      Comment convertir des types de données sous Python 3


      Introduction

      Sous Python, les data types servent à classer un type de données particulier. Ils permettent également de déterminer les valeurs que vous pouvez attribuer au type en question et les opérations que vous pouvez effectuer sur celui-ci. Au moment de la programmation, vous aurez parfois besoin de convertir des valeurs d’un type à l’autre pour pouvoir manipuler les valeurs différemment. Par exemple, il vous arrivera parfois de devoir concaténer des valeurs numériques avec des chaînes de caractères ou d’ajouter une décimale à des chiffres initialisés comme des valeurs entières.

      Ce tutoriel vous guidera à travers le processus de conversion de types de données, notamment les chiffres, les chaines, les tuples et les listes et vous proposera des exemples qui vous permettront de vous familiariser avec différents cas d’utilisation.

      Conversion des types de chiffres

      Sous Python, il existe deux types de données de chiffre : les entiers et les chiffres à virgule ou décimaux. Lorsque vous travaillez sur le code d’une autre personne, il arrive parfois que vous ayez besoin de convertir un chiffre entier en décimal ou vice versa, ou que vous constatiez que vous avez utilisé un entier alors qu’en réalité vous avez besoin d’un décimal. Python intègre des méthodes qui vous permettent de facilement convertir les entiers en décimaux et les décimaux en entiers.

      Conversion des entiers en décimaux

      La méthode float() de Python vous permettra de convertir les entiers en décimaux. Pour utiliser cette fonction, ajoutez un chiffre entier à l’intérieur des parenthèses :

      float(57)
      

      Dans ce cas, nous allons convertir 57 en 57.0.

      Vous pouvez également l’utiliser avec une variable. Disons que f est égal à 57, puis imprimons le nouveau décimal :

      f = 57
      print(float(f))
      

      Output

      57.0

      En utilisant la fonction float(), nous pouvons convertir les entiers en décimaux.

      Conversion des décimaux en entiers

      Python intègre également une fonction pour convertir les décimaux en entiers : int ().

      La fonction int() fonctionne de la même manière que la fonction float() : vous pouvez ajouter un chiffre à virgule à l’intérieur des parenthèses pour le convertir en entier :

      int(390.8)
      

      Dans ce cas, nous allons convertir 390,8 en 390.

      Vous pouvez également l’utiliser avec des variables. Disons que b est égal à 125,0, et que c est égal à 390,8, puis imprimons les nouveaux décimaux :

      b = 125.0
      c = 390.8
      
      print(int(b))
      print(int(c))
      

      Output

      125 390

      Lorsque vous convertissez des décimaux en entiers avec la fonction int(), Python supprime la décimale et les chiffres restants après la virgule pour créer un entier. Même si nous voulions arrondir 390,8 à 391, Python ne pourrait pas le faire avec la fonction int().

      Numéros convertis par division

      Dans Python 3, les quotients correspondants sont convertis d’entiers en décimaux lorsque vous exécuter division bien que cela ne soit pas possible sous Python 2. Autrement dit, dans Python 3, lorsque vous divisez 5 par 2, vous obtenez un chiffre décimal (2,5) :

      a = 5 / 2
      print(a)
      

      Output

      2.5

      Sous Python 2, étant donné que vous avez à faire à deux entiers, vous obtiendrez un entier à la place : 5 / 2 = 2. Consultez notre tutoriel « Python 2 vs Python 3 : considérations pratiques » pour avoir de plus amples informations sur les différences qui existent entre Python 2 et Python 3.

      Conversion avec des chaînes de caractères

      Une chaine de caractères est une séquence d’un ou plusieurs caractères (lettres, chiffres, symboles). Les chaines de caractères sont une forme de données que l’on trouve couramment dans les programmes informatiques. Il nous arrivera parfois de devoir convertir des chaines de caractères en chiffres ou des chiffres en chaines de caractères, spécialement lorsque nous intégrons des données générées par les utilisateurs.

      Conversion de chiffres en chaînes de caractères

      Nous pouvons convertir des chiffres en chaines de caractères en utilisant la méthode str(). Nous allons transmettre un chiffre ou une variable dans les parenthèses de la méthode. Ensuite, cette valeur numérique sera convertie en une valeur de chaine de caractères.

      Concentrons-nous tout d’abord sur la conversion des entiers. Pour convertir l’entier 12 en une valeur de chaine de caractères, vous pouvez placer 12 dans la méthode str() :

      str(12)
      

      En exécutant str(12) dans le shell interactif de Python avec la commande python dans la fenêtre du terminal, vous obtiendrez le résultat suivant :

      Output

      '12'

      Les guillemets qui entourent le chiffre 12 signifient que le nombre n’est plus un entier mais qu’il est maintenant une valeur de chaine de caractères.

      En combinaison avec des variables, nous pouvons commencer à voir à quel point il peut être intéressant de convertir des entiers en chaines de caractères. Supposons que nous voulions faire un suivi du progrès de la programmation quotidienne d’un utilisateur et que nous saisissions le nombre de lignes de code qu’ils écrivent à la fois. Nous voudrions montrer ce feedback à l’utilisateur et imprimerions les valeurs de chaines de caractères et d’entiers en même temps :

      user = "Sammy"
      lines = 50
      
      print("Congratulations, " + user + "! You just wrote " + lines + " lines of code.")
      

      Lorsque nous exécutons ce code, nous obtenons l’erreur suivante :

      Output

      TypeError: Can't convert 'int' object to str implicitly

      Nous ne sommes pas en mesure de concaténer des chaines de caractères et des entiers dans Python. Nous devrons donc convertir les lines de variables en chaines de caractères :

      user = "Sammy"
      lines = 50
      
      print("Congratulations, " + user + "! You just wrote " + str(lines) + " lines of code.")
      

      Maintenant, lorsque nous exécutons le code, nous obtenons le résultat suivant qui félicite notre utilisateur du progrès qu’il a réalisé :

      Output

      Congratulations, Sammy! You just wrote 50 lines of code.

      Si nous cherchons à convertir un décimal en une chaine de caractères plutôt qu’un entier en chaine de caractères, nous devons suivre les mêmes étapes et le même format. Lorsque nous saisissons un décimal dans la méthode de str(), la valeur de chaine de caractères du décimal sera renvoyée. Nous pouvons utiliser soit la valeur du décimal en elle-même ou une variable :

      print(str(421.034))
      
      f = 5524.53
      print(str(f))
      

      Output

      421.034 5524.53

      Nous pouvons tester si elle est correcte en la concaténant avec une chaine de caractères :

      f = 5524.53
      print("Sammy has " + str(f) + " points.")
      

      Output

      Sammy has 5524.53 points.

      Nous pouvons avoir la certitude que notre décimal a été correctement converti en une chaine de caractères car la concaténation a été effectuée sans erreur.

      Conversion de chaines de caractères en chiffres

      Vous pouvez convertir des chaines de caractères en chiffres en utilisant les méthodes int() et float().

      Si votre chaine de caractères ne dispose pas de décimal, vous voudrez très probablement la convertir en un entier en utilisant la méthode int().

      Utilisons l’exemple de l’utilisateur Sammy qui garde un suivi des lignes de code écrites quotidiennement. Nous souhaiterions éventuellement manipuler ces valeurs avec des calculs afin de fournir des commentaires plus intéressants à l’utilisateur. Cependant, ces valeurs sont actuellement stockées dans des chaines de caractères :

      lines_yesterday = "50"
      lines_today = "108"
      
      lines_more = lines_today - lines_yesterday
      
      print(lines_more)
      

      Output

      TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'

      Étant donné que les deux valeurs numériques ont été stockées dans des chaines de caractères, une erreur nous a été renvoyée. L’opérande - pour les soustractions n’est un opérande valable pour deux valeurs de chaines de caractères.

      Modifions le code pour inclure la méthode int() qui convertira les chaines de caractères en entiers et faisons quelques calculs avec les valeurs qui étaient initialement des chaines de caractères.

      lines_yesterday = "50"
      lines_today = "108"
      
      lines_more = int(lines_today) - int(lines_yesterday)
      
      print(lines_more)
      

      Output

      58

      La variable lines_more est automatiquement un entier et égale à la valeur numérique 58 dans cet exemple.

      Nous pouvons également convertir les chiffres dans l’exemple ci-dessus en valeurs décimales en utilisant la méthode float() à la place de la méthode int(). Au lieu de recevoir le résultat de 58, nous obtiendrons le résultat de 58.0, un chiffre décimal.

      L’utilisateur Sammy gagne des points en valeurs décimales

      total_points = "5524.53"
      new_points = "45.30"
      
      new_total_points = total_points + new_points
      
      print(new_total_points)
      

      Output

      5524.5345.30

      Dans ce cas, il est possible d’utiliser l’opérande + avec deux chaines de caractères, mais il concatène deux chaines de caractères au lieu d’additionner deux valeurs numériques. Notre résultat est donc inhabituel car il se contente juste de placer les deux valeurs l’une à côté de l’autre.

      Nous allons devoir convertir ces chaines de caractères en décimaux avant d’effectuer un calcul avec la méthode float() :

      total_points = "5524.53"
      new_points = "45.30"
      
      new_total_points = float(total_points) + float(new_points)
      
      print(new_total_points)
      

      Output

      5569.83

      Maintenant que nous avons converti les deux chaines de caractères en décimaux, nous obtenons le résultat anticipé qui additionne 45.30 et 5524.53.

      Si nous essayons de convertir une valeur de chaines de caractères avec des décimaux en un entier, nous obtiendrons une erreur :

      f = "54.23"
      print(int(f))
      

      Output

      ValueError: invalid literal for int() with base 10: '54.23'

      Si nous plaçons une valeur décimale dans une chaîne de caractères dans la méthode int(), nous obtiendrons une erreur car elle ne se convertira pas en un entier.

      En effet, en convertissant des chaines de caractères en chiffres, nous pouvons rapidement modifier le type de données avec lequel nous travaillons et effectuer des calculs sur des valeurs numériques qui ont été initialement saisies en tant que chaines de caractères.

      Conversion des tuples en listes

      Vous pouvez utiliser les méthodes list() et tuple() pour convertir les valeurs qui leur ont été transmises en type de données de liste et tuple respectivement. Sous Python :

      • une list est une séquence d’éléments ordonnés et altérables entre crochets [ ].
      • un tuple est une séquence d’éléments immuables et ordonnés entre parenthèses ( ).

      Conversion des tuples

      Commençons par convertir une liste en un tuple. Étant donné qu’il s’agit d’un type de données immuable, la conversion d’une liste en tuple peut permettre une optimisation substantielle aux programmes que nous créons. Lorsque nous utilisons la méthode tuple(), le système renverra la version tuple de la valeur qui lui a été soumise.

      print(tuple(['pull request', 'open source', 'repository', 'branch']))
      

      Output

      ('pull request', 'open source', 'repository', 'branch')

      Nous voyons qu’un tuple est imprimé dans le résultat car les éléments sont maintenant entre parenthèses et non entre crochets.

      Utilisons tuple() avec une variable qui représente une liste :

      sea_creatures = ['shark', 'cuttlefish', 'squid', 'mantis shrimp']
      print(tuple(sea_creatures))
      

      Output

      ('shark', 'cuttlefish', 'squid', 'mantis shrimp')

      À nouveau, nous voyons que la valeur de liste est modifiée en une valeur de tuple, indiquée par les parenthèses. Nous pouvons convertir tout type itérable en tuple, notamment des chaines de caractères :

      print(tuple('Sammy'))
      

      Output

      ('S', 'a', 'm', 'm', 'y')

      Étant donné que nous pouvons itérer des chaines de caractères, nous pouvons les convertir en tuples en utilisant la méthode tuple(). Cependant, en utilisant des types de données qui ne sont pas itérables, comme des entiers et des décimaux, nous obtiendrons une erreur de type :

      print(tuple(5000))
      

      Output

      TypeError: 'int' object is not iterable

      Bien qu’il soit possible de convertir l’entier en une chaîne de caractères et de le convertir ensuite en tuple, comme dans tuple(str(5000)), il est préférable d’opter pour un code lisible plutôt que des conversions compliquées.

      Conversion en listes

      Il est possible de convertir des valeurs, en particulier des tuples, en listes si vous avez besoin d’une version altérable de cette valeur.

      Nous allons utiliser la méthode list() pour convertir le tuple suivant en une liste. Étant donné que la syntaxe de création d’une liste utilise des parenthèses, veillez à bien inclure les parenthèses de la méthode list(), et dans le cas présent de la méthode print() également :

      print(list(('blue coral', 'staghorn coral', 'pillar coral')))
      

      Output

      ['blue coral', 'staghorn coral', 'pillar coral']

      Les crochets signalent qu’une liste a été renvoyée à partir de la valeur du tuple initialement transmise en utilisant la méthode list().

      Pour rendre le code plus lisible, nous pouvons supprimer l’une des paires de parenthèses en utilisant une variable :

      coral = ('blue coral', 'staghorn coral', 'pillar coral')
      list(coral)
      

      Si nous imprimons list(coral), nous obtiendrons le même résultat que celui ci-dessus.

      Tout comme les tuples, vous pouvez convertir des chaines de caractères en listes :

      print(list('shark'))
      

      Output

      ['s', 'h', 'a', 'r', 'k']

      Ici, la chaine de caractères 'shark' a été convertie en une liste, donnant une version altérable de la valeur d’origine.

      Conclusion

      Au cours de ce tutoriel sur Python, vous avez vu comment convertir plusieurs des importants types de données natives en d’autres types de données, en utilisant principalement des méthodes intégrées. Maintenant que vous savez convertir des types de données sous Python, vous disposez d’une plus grande flexibilité pour écrire vos programmes.



      Source link

      Comprendre les bases de données relationnelles


      Introduction

      Les systèmes de gestion des bases de données (SGDB ou DBMS en anglais) sont des programmes informatiques qui permettent aux utilisateurs d’interagir avec une base de données. Un SGDB permet aux utilisateurs de contrôler l’accès à une base de données, d’écrire des données, d’exécuter des requêtes et d’effectuer toute autre tâche liée à la gestion de base de données.

      Pour effectuer l’une de ces tâches, cependant, le SGDB doit avoir une sorte de modèle sous-jacent qui définit la manière dont les données sont organisées. Le modèle relationnel est une approche d’organisation des données qui ont trouvé un large usage dans le logiciel de base de données depuis sa conception initiale à la fin des années 1960, à tel point que, à partir de ce texte, quatre des cinq SGDB les plus populaires sont relationnels.

      Cet article conceptuel décrit l’historique du modèle relationnel, la manière dont les bases de données relationnelles organisent les données, et leur utilisation aujourd’hui.

      Histoire du modèle relationnel

      Les bases de données sont des groupes d’informations ou de données modélisés de manière logique**. Toute collecte de données est une base de données, quel que soit la manière dont elle est stockée ou l’endroit où elle est stockée. Même un classeur de fichiers contenant des informations sur les salaires est une base de données, tout comme une pile de formulaires de patients d’un hôpital ou la collecte d’informations sur les clients d’une entreprise répartis dans plusieurs endroits. Avant que le stockage et la gestion des données à l’aide d’ordinateurs ne soit une pratique courante, les bases de données physiques comme celles-ci étaient les seules dont disposaient les organisations gouvernementales et commerciales qui avaient besoin de stocker des informations.

      Vers le milieu du XXe siècle, les développements en informatique ont conduit à la mise au point de machines plus puissantes, ainsi qu’à une plus grande capacité de stockage local et externe. Ces progrès ont conduit les informaticiens à commencer à reconnaître le potentiel de ces machines pour stocker et gérer des quantités de données toujours plus importantes.

      Cependant, il n’existait pas de théories sur la manière dont les ordinateurs pouvaient organiser les données de manière logique et significative. C’est une chose de stocker des données non triées sur une machine, mais il est beaucoup plus compliqué de concevoir des systèmes qui vous permettent d’ajouter, récupérer, trier et gérer ces données d’une manière cohérente et pratique. La nécessité d’un cadre logique pour stocker et organiser les données a conduit à un certain nombre de propositions d’utilisation des ordinateurs pour la gestion des données.

      L’un des premiers modèles de base de données était le modèle hiérarchique, dans lequel les données sont organisées dans une structure arborescente ressemblant semblables aux systèmes de fichiers modernes. L’exemple suivant montre à quoi pourrait ressembler la disposition d’une partie d’une base de données hiérarchique utilisée pour classer les animaux : :

      Exemple Base de données hiérarchiques : catégorisation des animaux

      Le modèle hiérarchique a été largement appliqué dans les systèmes de gestion de base de données, mais il s’est également avéré peu flexible. Dans ce modèle, même si les enregistrements individuels peuvent avoir plusieurs enregistrements “enfant”, chaque enregistrement ne peut avoir qu’un seul “parent” dans la hiérarchie. Pour cette raison, ces bases de données hiérarchiques antérieures se limitaient à représenter uniquement des relations “”un à un” et “un à plusieurs” Cette absence de relations “de plusieurs à plusieurs”  pourrait entraîner des problèmes lorsque vous travaillez avec des points de données que vous souhaitez associer à plus d’un parent.

      À la fin des années 1960, Edgar F. Codd, un informaticien chez IBM, a mis au point le modèle relationnel de gestion de base de données. Le modèle relationnel de Codd a permis à des enregistrements individuels d’être associés à plus d’une table, permettant ainsi des relations “de plusieurs à plusieurs” entre les points de données en plus des relations “d’un à plusieurs”.  Cela a permis une plus grande flexibilité que d’autres modèles existants en ce qui concerne la conception des structures de base de données, ce qui signifie que les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) pouvaient répondre à un éventail beaucoup plus large de besoins commerciaux.

      Codd a proposé un langage pour gérer les données relationnelles, connu sous le nom d’Alpha, qui a influencé le développement de langages de base de données ultérieurs. Deux des collègues de Codd chez IBM, Donald Chamberlin et Raymond Boyce, ont créé un tel langage inspirée d’Alpha. Ils ont appelé leur langue SEQUEL, anagramme de   S tructured  E nglish  Que ry  L anguage, mais en raison d’une marque existante ils ont raccourci le nom de leur langage à SQL (appelé de manière plus formelle Structured Query Language).

      En raison de contraintes matérielles, les premières bases de données relationnelles étaient excessivement lentes, et il a fallu un certain temps avant que la technologie ne se généralise. Mais au milieu des années 1980, le modèle relationnel de Codd a été mis en œuvre dans un certain nombre de produits de gestion de base de données commerciales d’IBM et de ses concurrents. Ces entreprises ont également suivi l’initiative d’IBM en développant et en mettant en œuvre leurs propres dialectes de SQL. En 1987, l’American National Standards Institute et l’International Organization for Standardization avaient tous deux ratifié et publié des normes pour SQL, consolidant ainsi son statut de langage accepté pour la gestion des SGBDR.

      L’utilisation du modèle relationnel dans plusieurs industries a conduit à sa reconnaissance en tant que modèle standard de gestion des données. Même avec l’essor de différentes bases de données NoSQL ces dernières années, les bases de données relationnelles restent les outils dominants pour le stockage et l’organisation des données.

      Maintenant que vous avez une compréhension générale de l’histoire du modèle relationnel, examinons de plus près la manière dont le modèle organise les données.

      Les éléments les plus fondamentaux du modèle relationnel sont les relations que les utilisateurs et les SGBDR modernes reconnaissent comme tableaux. Une relation est un ensemble de tuples, ou de lignes dans une table, avec chaque tuple partageant un ensemble d’attributs, ou colonnes :

      Exemple de diagramme indiquant comment les relations, les tuples et les attributs sont liés les uns aux autres

      Une colonne est la plus petite structure organisationnelle d’une base de données relationnelle, et représente les différentes facettes qui définissent les enregistrements de la table. D’où leur nom plus formel, les attributs. Vous pouvez penser à chaque tuple comme une instance unique de n’importe quel type de personnes, objets, événements ou associations que la table contient. Ces instances peuvent être des éléments comme les employés d’une entreprise, les ventes d’une entreprise en ligne ou les résultats de test en laboratoire. Par exemple, dans une table contenant les enregistrements des enseignants d’une école, les tuples peuvent avoir des attributs comme name, subjects, start_date, etc.

      Lorsque vous créez des colonnes, vous spécifiez un type de données qui dicte le type d’entrées autorisées dans cette colonne. Les SGBDR mettent souvent en œuvre leurs propres types de données uniques, qui peuvent ne pas être directement interchangeables avec des types de données similaires dans d’autres systèmes. Les types de données les plus courants comprennent les dates, les chaînes de caractères, les entiers et les Booléens.

      Dans le modèle relationnel, chaque table contient au moins une colonne qui peut être utilisée pour identifier de manière unique chaque ligne, appelée clé primaire. C’est important, car cela signifie que les utilisateurs n’ont pas à savoir où leurs données sont physiquement stockées sur une machine, au lieu de cela, leur SGBD peut suivre chaque enregistrement et les renvoyer sur une base ad hoc. Cela signifie que les enregistrements n’ont pas d’ordre logique défini, et que les utilisateurs ont la possibilité de renvoyer leurs données dans n’importe quel ordre ou par les filtres qu’ils souhaitent.

      Si vous souhaitez associer deux tables l’une à l’autre, vous pouvez le faire avec une clé étrangère. Une clé étrangère est essentiellement une copie de la clé primaire d’une table (la table “parent”) insérée dans une colonne d’une autre table (l’“enfant”). L’exemple suivant met en évidence la relation entre deux tableaux, l’un utilisé pour enregistrer les informations relatives aux employés d’une entreprise et l’autre utilisée pour suivre les ventes de l’entreprise. Dans cet exemple, la clé principale du tableau EMPLOYEES est utilisée comme clé étrangère du tableau SALES :

      Diagramme illustrant comment la clé principale du tableau de EMPLOYEE agit en tant que clé étrangère du tableau SALES

      Si vous essayez d’ajouter un enregistrement au tableau enfant et que la valeur saisie dans la colonne de clé étrangère n’existe pas dans la clé primaire du tableau parent, l’instruction d’insertion sera invalide. Cela aide à maintenir l’intégrité au niveau des relations, car les lignes des deux tableaux seront toujours correctement reliées.

      Les éléments structurels du modèle relationnel aident à conserver les données stockées de manière organisée, mais la conservation des données n’est utile que si vous pouvez les récupérer. Pour récupérer des informations d’un SGBDR, vous pouvez émettre une query ou une requête structurée d’un ensemble d’informations. Comme mentionné précédemment, la plupart des bases de données relationnelles utilisent SQL pour gérer et interroger les données. SQL vous permet de filtrer et de manipuler les résultats de requête avec une variété de clauses, de prédicats et d’expressions, vous donnant un contrôle précis sur les données qui apparaîtront dans l’ensemble de résultats.

      Avantages et limitations des bases de données relationnelles

      En tenant compte de la structure organisationnelle sous-jacente des bases de données relationnelles, examinons quelques-uns de leurs avantages et de leurs inconvénients.

      Aujourd’hui, tant SQL que les bases de données qui l’implémentent s’écartent du modèle relationnel de Codd de plusieurs façons. Par exemple, le modèle de Codd dicte que chaque ligne d’une table doit être unique tandis que, pour des raisons pratiques, la plupart des bases de données relationnelles modernes permettent de dupliquer les lignes. Certaines personnes ne considèrent pas les bases de données SQL comme de véritables bases de données relationnelles si elles ne respectent pas chacune des spécifications du modèle relationnel de Codd. En termes pratiques, cependant, tout SGBD qui utilise SQL et qui adhère au moins en partie au modèle relationnel est susceptible d’être appelé un système de gestion de base de données relationnelles.

      Bien que les bases de données relationnelles aient rapidement gagné en popularité, certaines des lacunes du modèle relationnel ont commencé à apparaître lorsque les données prenaient de la valeur et que les entreprises ont commencé à en stocker davantage. La scalabilité horizontale, ou scaling out, est la pratique qui consiste à ajouter plus de machines à une pile existante afin de répartir la charge et de permettre un traffic plus important et un traitement plus rapide. Cette opération est souvent opposée à la mise à la scalabilité verticale qui implique la mise à niveau du matériel d’un serveur existant, généralement en ajoutant plus de RAM ou de CPU.

      La raison pour laquelle il est difficile de faire évoluer une base de données relationnelle horizontalement est liée au fait que le modèle relationnel est conçu pour assurer la cohérence, ce qui signifie que les clients qui interrogent la même base de données récupèrent toujours les mêmes données. Si vous devez faire évoluer une base de données relationnelle horizontalement sur plusieurs machines, il devient difficile d’en garantir la cohérence car les clients peuvent parfois écrire des données sur un nœud, sans le faire sur les autres. Il y aurait probablement un délai entre l’écriture initiale et le moment où les autres nœuds sont mis à jour pour refléter les changements, ce qui entraînerait des incohérences entre eux.

      Une autre limitation présentée par les SGDBR est que le modèle relationnel a été conçu pour gérer des données structurées, ou des données qui s’alignent avec un type de données prédéfini ou qui sont au moins organisées d’une manière prédéterminée, ce qui les rend facilement triables et consultables. Toutefois, avec le développement de l’informatique personnelle et l’essor d’Internet au début des années 1990, les données non structurées — telles que les messages électroniques, les photos, les vidéos, etc. — sont devenues plus fréquentes.

      Rien de cela ne veut dire que les bases de données relationnelles ne sont pas utiles. Au contraire, le modèle relationnel est toujours le cadre dominant de la gestion des données après plus de 40 ans. Leur prévalence et leur longévité signifient que les bases de données relationnelles sont une technologie mature, qui est en soi l’un de leurs avantages majeurs. Il existe de nombreuses applications conçues pour fonctionner avec le modèle relationnel, ainsi que de nombreux administrateurs de base de données de carrière qui sont des experts en matière de bases de données relationnelles. Il existe également un large éventail de ressources disponibles sur papier et en ligne pour ceux qui souhaitent se lancer dans les bases de données relationnelles.

      Un autre avantage des bases de données relationnelles est que presque tous les SGBDR prennent en charge les transactions. Une transaction consiste en une ou plusieurs des instructions SQL individuelles exécutées en séquence comme une seule unité de travail. Les transactions présentent une approche de type tout-ou rien, ce qui signifie que chaque instruction SQL de la transaction doit être valide ; sinon, la transaction entière échouera. Ceci est très utile pour garantir l’intégrité des données lors de modifications de plusieurs lignes ou tableaux.

      Enfin, les bases de données relationnelles sont extrêmement flexibles. Elles ont été utilisées pour construire une grande variété d’applications différentes, et continuent de fonctionner efficacement même avec de très grandes quantités de données. SQL est également extrêmement puissant, vous permettant d’ajouter et de modifier des données au vol, ainsi que de modifier la structure des schémas et des tableaux de base de données sans incidence sur les données existantes.

      Conclusion

      Grâce à leur flexibilité et à leur conception pour l’intégrité des données, les bases de données relationnelles sont toujours le principal moyen de gérer et de stocker les données plus de cinquante ans après leur conception. Même avec l’essor de diverses bases de données NoSQL ces dernières années, la compréhension du modèle relationnel et de la manière de travailler avec les SGBDR sont la clé pour tous ceux qui veulent construire des applications qui exploitent la puissance des données.

      Pour en savoir plus sur quelques SGBDR open source populaires, nous vous encourageons à consulter notre comparaison de différentes bases de données SQL relationnelles open-source. Si vous souhaitez en savoir plus sur les bases de données en général, nous vous encourageons à consulter notre bibliothèque complète de contenus liés aux bases de données.



      Source link

      Comment utiliser le type de données BLOB MySQL pour stocker des images avec PHP sur Ubuntu 18.04


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      Introduction

      Un Binary Large Object (BLOB) est un type de données MySQL qui peut stocker des données binaires telles que des images, du multimédia et des fichiers PDF.

      Lors de la création d’applications qui nécessitent une base de données étroitement couplée où les images doivent être synchronisées avec les données connexes (par exemple, un portail d’employés, une base de données d’étudiants ou une application financière), vous pouvez trouver pratique de stocker des images telles que les photos et signatures de passeport des étudiants dans une base de données MySQL avec d’autres informations connexes.

      C’est là qu’intervient le type de données MySQL BLOB. Cette approche de programmation élimine la nécessité de créer un système de fichiers séparé pour le stockage des images. Le système centralise également la base de données, la rendant plus portable et plus sécurisée car les données sont isolées du système de fichiers. La création de sauvegardes est également plus transparente puisque vous pouvez créer un seul fichier MySQL dump qui contient toutes vos données.

      La récupération des données est plus rapide, et lors de la création des enregistrements, vous pouvez être sûr que les règles de validation des données et l’intégrité référentielle sont maintenues, en particulier lors de l’utilisation des transactions MySQL.

      Dans ce tutoriel, vous allez utiliser le type de données MySQL BLOB pour stocker des images avec PHP sur Ubuntu 18.04.

      Conditions préalables

      Pour suivre ce guide, vous aurez besoin des éléments suivants :

      Étape 1 — Création d’une base de données

      Vous commencerez par créer un exemple de base de données de votre projet. Pour ce faire, connectez-vous en SSH à votre serveur, puis exécutez la commande suivante pour vous connecter à votre serveur MySQL en tant que root :

      Entrez le mot de passe root de votre base de données MySQL et appuyez sur ENTER pour continuer.

      Ensuite, exécutez la commande suivante pour créer une base de données. Dans ce tutoriel, nous l’appellerons test_company :

      • CREATE DATABASE test_company;

      Une fois la base de données créée, vous verrez le résultat suivant :

      Output

      Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

      Ensuite, créez un compte test_user sur le serveur MySQL et n’oubliez pas de remplacer PASSWORD par un mot de passe fort :

      • CREATE USER 'test_user'@'localhost' IDENTIFIED BY 'PASSWORD';

      Vous verrez la sortie suivante :

      Output

      Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

      Pour accorder des privilèges complets à test_user sur la base de données test_company, exécutez :

      • GRANT ALL PRIVILEGES ON test_company.* TO 'test_user'@'localhost';

      Vérifiez que vous obtenez le résultat suivant :

      Output

      Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

      Enfin, videz la table des privilèges afin que MySQL recharge les autorisations :

      Assurez-vous de voir le résultat suivant :

      Output

      Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

      Maintenant que la base de données test_company et test_user sont prêts, vous allez passer à la création du tableau products pour le stockage d’échantillons de produits.  Vous utiliserez cette table plus tard pour insérer et récupérer des enregistrements afin de faire la démonstration du fonctionnement de MySQL BLOB.

      Déconnectez-vous du serveur MySQL :

      Ensuite, reconnectez-vous avec les informations d’identification du test_user que vous avez créé :

      Entrez le mot de passe du test_user et appuyez sur ENTER (ENTRÉE) pour continuer. Ensuite, passez à la base de données test_company en tapant ce qui suit :

      Une fois la base de données test_company sélectionnée, MySQL affichera :

      Output

      Database changed

      Ensuite, créez un tableau products en exécutant :

      • CREATE TABLE `products` (product_id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, product_name VARCHAR(50), price DOUBLE, product_image BLOB) ENGINE = InnoDB;

      Cette commande crée un tableau nommé products. Le tableau contient quatre colonnes :

      • product_id : Cette colonne utilise un type de données BIGINT afin d’accueillir une grande liste de produits jusqu’à un maximum de 2⁶³-1 articles. Vous avez marqué la colonne comme PRIMARY KEY pour identifier les produits de manière unique. Pour que MySQL puisse gérer la génération de nouveaux identifiants pour des colonnes insérées, vous avez utilisé le mot-clé AUTO_INCREMENT.

      • product_name : Cette colonne contient les noms des produits. Vous avez utilisé le type de données VARCHAR car ce champ gère généralement des caractères alphanumériques jusqu’à un maximum de 50 caractères — la limite de 50 n’est qu’une valeur hypothétique utilisée pour les besoins de ce tutoriel.

      • price : à des fins de démonstration, votre tableau products contient la colonne price pour stocker le prix de détail des produits. Comme certains produits peuvent avoir des valeurs flottantes (par exemple, 23.69, 45,36, 102.99), vous avez utilisé le type de données DOUBLE.

      • product_image : Cette colonne utilise un type de données BLOB pour stocker les données binaires réelles des images des produits.

      Vous avez utilisé le moteur de stockage InnoDB pour la table afin de prendre en charge un large éventail de fonctionnalités, y compris les transactions MySQL. Après avoir exécuté ceci pour créer le tableau products, vous verrez le résultat suivant :

      Output

      Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

      Déconnectez-vous de votre serveur MySQL :

      Vous obtiendrez le résultat suivant

      Output

      Bye

      Le tableau products est maintenant prêt à stocker quelques enregistrements, y compris des images des produits et vous le remplirez avec quelques produits lors de la prochaine étape.

      Étape 2 — Création d’un script PHP pour connecter et alimenter la base de données

      Au cours de cette étape, vous allez créer un script PHP qui se connectera à la base de données MySQL que vous avez créée à l’Etape 1. Le script préparera trois exemples de produits et les insérera dans le tableau products.

      Pour créer le code PHP, ouvrez un nouveau fichier avec l’éditeur de texte :

      • sudo nano /var/www/html/config.php

      Entrez ensuite dans le fichier et remplacez PASSWORD avec le mot de passe de test_user que vous avez créé à l’Étape 1 :

      /var/www/html/config.php

      <?php
      
      define('DB_NAME', 'test_company');
      define('DB_USER', 'test_user');
      define('DB_PASSWORD', 'PASSWORD');
      define('DB_HOST', 'localhost');
      
      $pdo = new PDO("mysql:host=" . DB_HOST . "; dbname=" . DB_NAME, DB_USER, DB_PASSWORD);
      $pdo->setAttribute(PDO::ATTR_ERRMODE, PDO::ERRMODE_EXCEPTION);
      $pdo->setAttribute(PDO::ATTR_EMULATE_PREPARES, false);
      
      

      Enregistrez et fermez le fichier.

      Dans ce fichier, vous avez utilisé quatre constantes PHP pour vous connecter à la base de données MySQL que vous avez créée à l’Étape 1 :

      • DB_NAME : Cette constante contient le nom de la base de données test_company.

      • DB_USER : Cette variable contient le nom de l’utilisateur test_user.

      • DB_PASSWORD : Cette constante stocke le PASSWORD MySQL du compte test_user.

      • DB_HOST : Représente le serveur sur lequel réside la base de données. Dans ce cas, vous utilisez le serveur localhost.

      La ligne suivante de votre fichier initie un PHP Data Object (PDO) et se connecte à la base de données MySQL :

      ...
      $pdo = new PDO("mysql:host=" . DB_HOST . "; dbname=" . DB_NAME, DB_USER, DB_PASSWORD);
      ...
      

      Vers la fin du fichier, vous avez défini quelques attributs PDO :

      • ATTR_ERRMODE, PDO::ERRMODE_EXCEPTION : cet attribut indique au PDO de lancer une exception qui peut être enregistrée à des fins de débogage.
      • ATTR_EMULATE_PREPARES, false : Cette option augmente la sécurité en demandant au moteur de base de données MySQL de faire le préparation au lieu de PDO.

      Vous allez inclure le fichier /var/www/html/config.php dans deux scripts PHP que vous créerez ensuite pour insérer et récupérer des enregistrements, respectivement.

      Tout d’abord, créez le script /var/www/html/insert_products.php PHP pour l’insertion des enregistrements dans le tableau products :

      • sudo nano /var/www/html/insert_products.php

      Ajoutez ensuite les informations suivantes dans le fichier /var/www/html/insert_products.php :

      /var/www/html/insert_products.php

      <?php
      
      require_once 'config.php';
      
      $products = [];
      
      $products[] = [
                    'product_name' => 'VIRTUAL SERVERS',
                    'price' => 5,
                    'product_image' => file_get_contents("https://i.imgur.com/VEIKbp0.png")
                    ];
      
      $products[] = [
                    'product_name' => 'MANAGED KUBERNETES',
                    'price' => 30,
                    'product_image' => file_get_contents("https://i.imgur.com/cCc9Gw9.png")
                    ];
      
      $products[] = [
                    'product_name' => 'MySQL DATABASES',
                    'price' => 15,
                    'product_image' => file_get_contents("https://i.imgur.com/UYcHkKD.png" )
                    ];
      
      $sql = "INSERT INTO products(product_name, price, product_image) VALUES (:product_name, :price, :product_image)";
      
      foreach ($products as $product) {
          $stmt = $pdo->prepare($sql);
          $stmt->execute($product);
      }
      
      echo "Records inserted successfully";
      

      Enregistrez et fermez le fichier.

      Dans le fichier, vous avez inclus le fichier config.php en haut. C’est le premier fichier que vous avez créé pour définir les variables de la base de données et vous connecter à la base de données. Le fichier initie également un objet PDO et le stocke dans une variable $pdo.

      Ensuite, vous avez créé un tableau des données des produits à insérer dans la base de données. Outre product_name et price, qui sont préparés respectivement sous forme de chaînes de caractères et de valeurs numériques, le script utilise la fonction intégrée file_get_contents de PHP pour lire les images d’une source externe et les transmettre sous forme de chaînes de caractères à la colonne product_image.

      Ensuite, vous avez préparé une instruction SQL et utilisé l’instruction foreach{...} de PHP pour insérer chaque produit dans la base de données.

      Pour exécuter le fichier /var/www/html/insert_products.php, exécutez-le dans la fenêtre de votre navigateur en utilisant l’URL suivante. N’oubliez pas de remplacer your-server-IP par l’adresse IP publique de votre serveur :

      http://your-server-IP/insert_products.php
      

      Après l’exécution du fichier, vous verrez un message de confirmation dans votre navigateur confirmant que les enregistrements ont été insérés dans la base de données.

      Un message de réussite montrant que les enregistrements ont été insérés dans la base de données

      Vous avez correctement inséré trois enregistrements contenant des images de produit dans la table products. Dans l’étape suivante, vous allez créer un script PHP pour récupérer ces enregistrements et les afficher dans votre navigateur.

      Étape 3 — Afficher les informations des produits à partir de la base de données MySQL

      Avec les informations et les images des produits dans la base de données, vous allez maintenant coder un autre script PHP qui interroge et affiche les informations des produits dans un tableau HTML sur votre navigateur.

      Pour créer le fichier, tapez ce qui suit :

      • sudo nano /var/www/html/display_products.php

      Entrez ensuite les informations suivantes dans le fichier :

      /var/www/html/display_products.php

      <html>
        <title>Using BLOB and MySQL</title>
        <body>
      
        <?php
      
        require_once 'config.php';
      
        $sql = "SELECT * FROM products";
        $stmt = $pdo->prepare($sql);
        $stmt->execute();
        ?>
      
        <table border="1" align = 'center'> <caption>Products Database</caption>
          <tr>
            <th>Product Id</th>
            <th>Product Name</th>
            <th>Price</th>
            <th>Product Image</th>
          </tr>
      
        <?php
        while ($row = $stmt->fetch(PDO::FETCH_ASSOC)) {
            echo '<tr>';
            echo '<td>' . $row['product_id'] . '</td>';
            echo '<td>' . $row['product_name'] . '</td>';
            echo '<td>' . $row['price'] . '</td>';
            echo '<td>' .
            '<img src = "data:image/png;base64,' . base64_encode($row['product_image']) . '" width = "50px" height = "50px"/>'
            . '</td>';
            echo '</tr>';
        }
        ?>
      
        </table>
        </body>
      </html>
      

      Sauvegardez les modifications du fichier et fermez-le.

      Ici, vous avez de nouveau inclus le fichier config.php afin de vous connecter à la base de données. Ensuite, vous avez préparé et exécuté une instruction SQL en utilisant PDO pour récupérer tous les éléments du tableau products à l’aide de la commande SELECT * FROM products.

      Ensuite, vous avez créé un tableau HTML et l’avez rempli avec les données des produits en utilisant l’instruction PHP while() {...}. La ligne $row = $stmt->fetch(PDO::FETCH_ASSOC) interroge la base de données et stocke le résultat dans la variable $row sous la forme d’un tableau multidimensionnel, que vous avez ensuite affiché dans une colonne du tableau HTML en utilisant la syntaxe $row['column_name'].

      Les images de la colonne product_image sont jointes dans les balises <img src = "">. Vous avez utilisé les attributs width et height pour redimensionner les images à une taille plus petite qui peut tenir dans la colonne du tableau HTML.

      Afin de convertir en images les données détenues par le type de données BLOB, vous avez utilisé la fonction PHP base64_encode intégrée et la syntaxe suivante pour le schéma Data URI :

      data:media_type;base64, base_64_encoded_data
      

      Dans ce cas, l’image/png est le media_type et la chaîne codée en Base64 de la colonne product_image est la base_64_encoded_data.

      Ensuite, exécutez le fichier display_products.php dans un navigateur web en tapant l’adresse suivante :

      http://your-server-IP/display_products.php
      

      Après avoir exécuté le fichier display_products.php dans votre navigateur, vous verrez un tableau HTML avec une liste de produits et d’images associées.

      Liste des produits de la base de données MySQL

      Cela confirme que le script PHP pour la récupération des images de MySQL fonctionne comme prévu.

      Conclusion

      Dans ce guide, vous avez utilisé le type de données MySQL BLOB pour stocker et afficher des images avec PHP sur Ubuntu 18.04. Vous avez également vu les avantages fondamentaux du stockage des images dans une base de données par rapport au stockage dans un système de fichiers. Il s’agit notamment de la portabilité, de la sécurité et de la facilité de sauvegarde. Si vous créez une application telle qu’un portail d’étudiants ou une base de données d’employés qui nécessite de stocker ensemble des informations et des images connexes, alors cette technologie peut vous être d’une grande utilité.

      Pour plus d’informations sur les types de données pris en charge dans MySQL, suivez le guide des Types de données MySQL. Si vous êtes intéressé par d’autres contenus relatifs à MySQL et PHP, consultez les tutoriels suivants :



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