Задание 1
Установите pymongo и подключитесь к MongoDB из Jupyter/Colab.
Revision 2 повторяет подключение MongoDB из Python и запросы к ich.Spotify_Youtube.
В Python используется pymongo: MongoClient, выбор базы, выбор коллекции, find, list(...), DataFrame и close.
Источник показывает read-only подключение к ich и пример подключения с правами редактирования к ich_edit.
Повторение MongoDB включает равенство по Artist, диапазоны Danceability/Tempo, логические $and, regex и $in/$all.
Aggregation-повторение перечисляет $match, $group, $project, $sort, $limit, $unwind, $lookup, $out, $geoNear, $bucket, $merge, $sample и $facet.
Фасетирование возвращает несколько независимых результатов, например AlbumTypes и avgEnergy.
Домашка 20 объединяет MySQL sakila и MongoDB restaurants.
Топ-3 ошибки: публиковать реальные пароли, путать regex /hot/ и /hot/i, забыть закрыть MongoClient.
Установите pymongo и подключитесь к MongoDB из Jupyter/Colab.
Выберите базу ich и коллекцию Spotify_Youtube, выведите первые документы в pandas DataFrame.
Проверьте пример подключения к ich_edit и insert_one на тестовой коллекции.
Найдите документы Artist = Gorillaz.
Найдите треки с Danceability > 0.8 и Tempo > 130.
Найдите треки с Energy > 0.7 и Valence > 0.7.
Найдите треки Elton John с Comments > 5000.
Выполните regex-поиск Good в Title и hot/Hot/HOT в Description.
Повторите агрегации: group, project, sort, bucket и facet.
Разберите домашнее задание 20: MySQL sakila и MongoDB restaurants.
Выберите один вариант ответа. После клика правильный ответ подсветится зелёным.
Какая библиотека используется для MongoDB из Python?
Что выбирает db = client["ich"]?
Как преобразовать find() в DataFrame?
Как найти Artist Gorillaz?
Что делает /hot/i?
Что возвращает $facet?
Что нужно использовать в ДЗ 20 для расшифровки рейтинга?
Почему GROUP BY и оконный PARTITION BY дают разный вид результата?