Connexion à une base de données

Que les données soient structurées ou non, une bonne maîtrise des outils de connexion permet d’interagir dynamiquement avec vos sources d’information, d’automatiser les traitements et de garantir une extraction efficace et sécurisée.

Dans cette section, vous apprendrez à établir une connexion avec différents types de bases de données, à exécuter des requêtes, et à intégrer ces données dans vos workflows analytiques ou vos pipelines de machine learning.

Ce que vous allez apprendre dans cette section :

• Connexion à une base SQL
  Apprenez à vous connecter à des bases relationnelles comme MySQL, PostgreSQL ou SQLite en utilisant des bibliothèques telles que sqlite3 ou SQLAlchemy. Vous découvrirez comment exécuter des requêtes SQL, manipuler des tables, insérer ou extraire des données, et intégrer ces opérations dans des scripts automatisés.

• Connexion à une base NoSQL
  Découvrez comment interagir avec des bases non relationnelles telles que MongoDB via la bibliothèque PyMongo. Vous apprendrez à insérer, rechercher et manipuler des documents dans un format JSON-like, parfaitement adapté aux données semi-structurées ou évolutives.

• Connexion via ORM et bibliothèques Python
  Maîtrisez les ORM (Object Relational Mappers) comme SQLAlchemy pour une gestion orientée objet de vos bases SQL. Cette approche simplifie la manipulation des bases relationnelles et permet de créer des requêtes complexes de manière plus lisible et modulaire.

• Sécurisation de la connexion
  Apprenez à protéger vos identifiants de connexion grâce aux fichiers .env, à la gestion des droits d’accès, et aux bonnes pratiques de sécurité lors de la manipulation de données sensibles ou critiques en production.

💡 Une connexion fiable et sécurisée à votre base de données est la pierre angulaire d’une infrastructure analytique robuste et évolutive.