La libertad de desarrollar no tiene precio...: Consulta a MongoDB desde Flask (parte 2

28 sept 2016

Consulta a MongoDB desde Flask (parte 2 - paginación)

Continuando con la serie de artículos sobre acceso a mongodb desde Flask.

El artículo anterior hace una consulta incial a la base de datos.

Para revisar los artículos relacionados a este artículo pueden ver:

En la base de datos mongodb se tiene lo siguientes datos de los empleados:

[{"edad": 29, "nombre": "Jane Doe", "dni": 8, "sexo": "Femenino", "_id": {"$oid": "57ebbce45fd2bbeffc51330b"}}, {"edad": 39, "nombre": "John Doe", "dni": 7, "sexo": "Masculino", "_id": {"$oid": "57ebbd195fd2bbeffc51330c"}}, {"edad": 55, "nombre": "Pedro Perez", "dni": 6, "sexo": "Masculino", "_id": {"$oid": "57ebbd505fd2bbeffc51330d"}}, {"edad": 65, "nombre": "Petra", "dni": 5, "sexo": "Femenino", "_id": {"$oid": "57ebbd6b5fd2bbeffc51330e"}}, {"edad": 18, "nombre": "Luis Gonzalez", "dni": 4, "sexo": "Masculino", "_id": {"$oid": "57ebc34d5fd2bbeffc51330f"}}, {"edad": 28, "nombre": "Carolina", "dni": 3, "sexo": "Femenino", "_id": {"$oid": "57ebc3715fd2bbeffc513310"}}, {"edad": 34, "nombre": "Luissana", "dni": 2, "sexo": "Femenino", "_id": {"$oid": "57ebc3935fd2bbeffc513311"}}, {"edad": 43, "nombre": "Neg", "dni": 1, "sexo": "Masculino", "_id": {"$oid": "57ebc4b85fd2bbeffc513312"}}]

Ahora se agregó un campo llamado dni, y se tienen 8 empleados.

El código fuente de este artículo lo pueden ver en la rama mongo2 de gitlab.

Estructura de directorios y archivos

tutorial-flask

├── app

│ └── run.py

├── docker-compose.yml

├── Dockerfile

└── README.md

Esta es la misma estructura del artículo anterior.

Archivo Dockerfile y docker-compose.yml

Estos archivos son los mismos del artículo anterior.

Script app/run.py

Este script permite paginar según una variable llamada dni, el cual se usará para realizar la consulta paginada.

A continuación el código de run.py:



#!/usr/bin/env python




#Se importa Flask, reqest y jsonify

from flask import Flask, request,jsonify

#Se importa pyMOngo

from flask_pymongo import  PyMongo, pymongo




#Se importa dumps

from bson.json_util import dumps




#Se instancia la clase de Flask, se configura el acceso

#a la base de datos mongodb a empleados

app = Flask(__name__)

app.config['MONGO_DBNAME'] = 'empleados'

app.config['MONGO_URI'] = 'mongodb://mongo:27017/empleados'




#Se asocia la app a pymongo

mongo = PyMongo(app)




#Se define la ruta /dnis con metodo GET

@app.route('/dnis',methods=['GET'])

def dni():

    #Se consutla la coleccion empleados

    empleados = mongo.db.empleados

    #Se toma los argumentos del url offset y limite

    offset = int(request.args['offset'])

    limite = int(request.args['limite'])



    #Se define el decremento como la diferencia entre offset y el limite

    decremento = offset-limite

    #Se define el incremento como la suma entre offset y limite

    incremento = offset+limite

    #Mientras no de error de indice

    try:

        #Se define el dni inicial, el ultimo

        dniInicio = empleados.find().sort('dni',pymongo.ASCENDING)

        dniUltimo = dniInicio[offset]['dni']

        #Se hace la consulta a la base de datos

        empleados  = empleados.find({'dni': {'$gte': dniUltimo}}).sort('dni',pymongo.ASCENDING).limit(limite)

        #Se crea el listado de donde se almacena los diccionarios.

        listado = []

        #Se agrega a listado os dni y nombres de los empleados.

        for i in empleados:

            listado.append({'dni': i['dni'],'nombre': i['nombre']})

        #Se define el url previo y siguiente, donde se juega con el offset para avanzar o regresar

        prev_url = 'http://localhost:5000/dnis?limite=' + str(limite) + '&offset=' + str(decremento)

        next_url = 'http://localhost:5000/dnis?limite=' + str(limite) + '&offset=' + str(incremento)




        #Si decremento es negativo se coloca el url en blanco.

        if  ( decremento <  0) :

            prev_url = ''




        #Se retorna el json con los resultados y los urls.

        return jsonify({'resultado': listado,'prev_url':prev_url,'next_url':next_url })




    except (IndexError,):

        #Si hay error de indice se defin el url siguiente en blanco, el url previo se mantiene.

        next_url = ''

        prev_url = 'http://localhost:5000/dnis?limite=' + str(limite) + '&offset=' + str(decremento)

        #Se retorna un json con el resultado y urls .

        return jsonify({'resultado': 'FIN','prev_url':prev_url,'next_url':'' })













if __name__ == "__main__":

    #Se corre la aplicacion en modo debug

    app.run(host="0.0.0.0",debug=True)

Creación de la imagen docker y ejecución de los contenedores

Para crear la imagen docker se ejecuta:

docker-compose build

Para ejecutar los contenedores:

docker-compose up

A continuación se muestra una imagen de la salida de la ejecución:

A continuación se muestra los documentos por medio de la aplicación robomongo:

Al abrir el url (http://localhost:5000/dnis?limite=3&offset=0 ), donde limite es la cantidad de objetos a mostrar por página, el offset es el desplazamiento.

La primera figura muestra el primer grupo de empleados (no se tiene url para regresar):