rapport_Kenza_hatem_hesperides.ipynb

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   "source": [
    "<center><h1> Rapport Base de données</h1></center>\n",
    "<center><h2>Kenza HATEM</h2></center>\n",
    "<center><i><b>NE :</b>12206971</i></center>\n",
    "<br>\n",
    "<center><img src=\"https://media.licdn.com/dms/image/v2/D5612AQHvX3Ftp9DLlQ/article-cover_image-shrink_720_1280/article-cover_image-shrink_720_1280/0/1722349221203?e=2147483647&v=beta&t=W1PXm4d6ueeRKqpgg_T0MQAUftcl1D-xEDLWMycyRR4\"></center>\n"
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    "# Compte rendu des TDs"
   ]
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   "source": [
    "Les questions non introduites dans cette partie, seront réadaptées au cas pratique."
   ]
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   "source": [
    "## Dénoramlisation des deux fichiers Json \n",
    "La dénormalisation est un processus consistant à ajouter des données redondantes dans une base de données pour améliorer les performances de lecture\n"
   ]
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   "source": [
    "<b>Dans cet exemple, on pourra avoir accès à \"customer_name\" en interrogant une seule table dénormalisé, évitant d'interroger la table \"Customer\", évitant de réaliser une jointure, réduisant donc le temps nécessaire pour l'accès à l'information.</b>"
   ]
  },
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   "source": [
    "![Data Denormalization](https://www.splunk.com/content/dam/splunk-blogs/images/en_us/2023/03/data-denormalization1.png)\n"
   ]
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   "source": [
    "La fonction consiste à prendre deux fichiers json et une clé commune pour retourner un fichier json dénormalisé"
   ]
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    "import json\n",
    "\n",
    "def denormalize_json(vols_file, pilotes_file,common_key, output_file):\n",
    "    with open(vols_file, 'r') as f_vols:\n",
    "        vols_data = json.load(f_vols)\n",
    "\n",
    "    with open(pilotes_file, 'r') as f_pilotes:\n",
    "        pilotes_data = json.load(f_pilotes)\n",
    "\n",
    "\n",
    "    denormalized_data = {\"vols\": {}}\n",
    "\n",
    "    for num_vol, vol in vols_data.items():\n",
    "        num_pil = vol[common_key]\n",
    "        if num_pil in pilotes_data:\n",
    "            pilote_info = pilotes_data[num_pil]\n",
    "\n",
    "            vol.update({\n",
    "                \"pilote\": pilote_info\n",
    "            })\n",
    "\n",
    "            denormalized_data[\"vols\"][num_vol] = vol\n",
    "\n",
    "    with open(output_file, 'w') as f_out:\n",
    "        json.dump(denormalized_data, f_out, indent=4)\n",
    "\n",
    "\n",
    "vols_file = 'Vols.json'\n",
    "pilotes_file = 'Pilotes.json'\n",
    "common_key = 'NumPil'\n",
    "output_file = 'Vols_pilotes_dénormalisés.json'\n",
    "\n",
    "denormalize_json(vols_file, pilotes_file,common_key, output_file)"
   ]
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   "source": [
    "La dénormalisation permet de faciliter l'accès aux données sans avoir à interroger plusieurs fichiers, ce qui simplifie les analyses futures."
   ]
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   "id": "168e0df0-ac60-403a-8cdf-c90dabd65ff8",
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   "source": [
    "Extrait du résultat : \n",
    "{\n",
    "    \"vols\": {\n",
    "        \"V101\": {\n",
    "            \"NumVol\": \"V101\",\n",
    "            \"VilleD\": \"Marseille\",\n",
    "            \"VilleA\": \"Amsterdam\",\n",
    "            \"DateD\": \"1/04/07\",\n",
    "            \"HD\": \"8:10\",\n",
    "            \"DateA\": \"1/04/07\",\n",
    "            \"HA\": \"9:10\",\n",
    "            \"NumPil\": \"5050\",\n",
    "            \"NumAv\": \"560\",\n",
    "            \"pilote\": {\n",
    "                \"NumPil\": \"5050\",\n",
    "                \"NomPil\": \"Leblanc\",\n",
    "                \"NaisPil\": \"1960\",\n",
    "                \"VillePil\": \"Marseille\"\n",
    "            }\n",
    "        },\n",
    "...\n",
    "}"
   ]
  },
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   "source": [
    "### Cas d'usage \n",
    "Bases de données NoSQL où la performance de lecture est privilégié.\n",
    "\n",
    "\n"
   ]
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   "id": "bd809cb3-cbe5-46ba-8504-69c4da6ca10e",
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   "source": [
    "\n",
    "![redis.png](https://clarkes.team/wp-content/uploads/2023/07/Redis.png)"
   ]
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   "source": [
    "Redis est un système de gestion de base de données NoSQL en mémoire, basé sur des clés-valeurs, qui est conçu pour offrir des performances très rapides. Il stocke les données dans la RAM, ce qui permet des opérations de lecture et d’écriture quasi instantanées. Redis prend en charge plusieurs types de structures de données : "
   ]
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   "id": "2097b058-d3d6-419a-9d00-b85b133bc516",
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   "source": [
    "## Set & Get"
   ]
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   "source": [
    "Les commandes SET et GET dans Redis sont des opérations pour la gestion des données de type clé-valeur."
   ]
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   "source": [
    "# connection to redis \n",
    "import redis\n",
    "r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)"
   ]
  },
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    {
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      "text/plain": [
       "'Kenza'"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# set & get \n",
    "r.set('Nom' , 'Kenza')\n",
    "r.get('Nom')"
   ]
  },
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   "id": "9341dcfa-463c-49f5-bf64-4e849692cddc",
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   "source": [
    "## Listes "
   ]
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   "source": [
    "Les listes dans Redis sont une structure de données qui permet de stocker des séquences d'éléments ordonnés."
   ]
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      "text/plain": [
       "5"
      ]
     },
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    }
   ],
   "source": [
    "# ajouter les trois éléments à la liste languages \n",
    "r.lpush('languages', 'Python', 'JavaScript', 'Java')\n",
    "# ajouter C++ à la liste \n",
    "r.lpush('languages', 'C++')"
   ]
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    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "['C++', 'Java', 'JavaScript', 'Python', 'C++']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Récupérer tous les éléments de la liste\n",
    "languages = r.lrange('languages', 0, -1)\n",
    "print(languages)"
   ]
  },
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   "id": "eb06ace6-4c2b-4173-9bee-cd748a89e225",
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   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Python\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Supprimer et récupérer un élément d'une liste (FIFO)\n",
    "first_language = r.rpop('languages')\n",
    "print(first_language)"
   ]
  },
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   "id": "87a14c9f-095a-42c0-9d95-2f11dba341c5",
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   "source": [
    "## Ensembles (Sets) "
   ]
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   "source": [
    "Les sets dans Redis sont une structure de données qui permet de stocker une collection non ordonnée d'éléments uniques."
   ]
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "1\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Ajouter des éléments à un ensemble\n",
    "r.sadd('frameworks', 'React', 'Vue', 'Django', 'Flask')\n",
    "\n",
    "# Vérifier si un élément est membre de l'ensemble\n",
    "is_member = r.sismember('frameworks', 'React')\n",
    "print(is_member)  # True"
   ]
  },
  {
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   "id": "bf278760-7c47-48f4-a2c3-d4faf78c2a7d",
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "{'Vue', 'Django', 'Flask', 'React'}\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Récupérer tous les éléments d'un ensemble\n",
    "frameworks = r.smembers('frameworks')\n",
    "print(frameworks)"
   ]
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    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "['Vue', 'Flask', 'React']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Supprimer un élément d'un ensemble\n",
    "r.srem('frameworks', 'Django')\n",
    "frameworks = r.smembers('frameworks')\n",
    "print(frameworks)"
   ]
  },
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   "id": "9b5d4eee-f6f4-4da2-bf5f-e7b08bf54690",
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   "source": [
    "## Hachages (Hashes)"
   ]
  },
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   "id": "af0ca084-0e76-45d4-ab21-ed1f30580a1e",
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   "source": [
    "Les hachages dans Redis sont une structure de données qui permet de stocker des ensembles de paires clé-valeur, où chaque clé peut contenir plusieurs champs avec des valeurs associées."
   ]
  },
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    {
     "name": "stdout",
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     "text": [
      "dict_items([('name', 'John'), ('age', '30'), ('email', 'john@gmail.com')])\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Ajouter et récupérer des données dans un hachage\n",
    "r.hset('user:1000', mapping={'name': 'John', 'age': '30', 'email': 'john@gmail.com'})\n",
    "\n",
    "# Récupérer le hachage complet\n",
    "user_info = r.hgetall('user:1000')\n",
    "print(user_info.items())"
   ]
  },
  {
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   "id": "36662c54-cf25-41de-959d-e79745658976",
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   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "alxexis@gmail.com\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Mettre à jour un champ spécifique dans un hachage\n",
    "r.hset('user:1000', 'email', 'alxexis@gmail.com')\n",
    "\n",
    "# Récupérer le champ modifié\n",
    "updated_email = r.hget('user:1000', 'email')\n",
    "print(updated_email)"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 26,
   "id": "b58822e7-7d34-44dc-8bff-88b03a92aec0",
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    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "1"
      ]
     },
     "execution_count": 26,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# supprimer une clé\n",
    "r.delete('user:1000')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "d9d1f5b9-2817-4c22-a021-1d85c5834ef1",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Redis-OM"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "9651824e-b333-4b11-a2bc-2666f38cda1c",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Redis-OM est une bibliothèque qui facilite l'interaction avec Redis en permettant le traitement d'objets au lieu de structures de données complexes. Elle simplifie la modélisation d'objets et la réalisation de requêtes avancées. Redis-OM est utile pour la création d'applications à grande échelle, en proposant un structure défini tout en exploitant la vitesse de Redis."
   ]
  },
  {
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   "execution_count": null,
   "id": "1fc322cb-f2d5-49a0-b3bd-faa72c0778bb",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# exemple du cours + exemple adapté au cas pratique\n",
    "import datetime\n",
    "import dateutil.parser\n",
    "from typing import List, Optional\n",
    "\n",
    "from redis_om import (\n",
    "    EmbeddedJsonModel,\n",
    "    JsonModel,\n",
    "    Field,\n",
    "    Migrator,\n",
    ")\n",
    "\n",
    "class Point(EmbeddedJsonModel):\n",
    "    longitude: float = Field(index=True)\n",
    "    latitude: float = Field(index=True)\n",
    "\n",
    "\n",
    "class Person(JsonModel):\n",
    "    first_name: str = Field(index=True)\n",
    "    last_name: Optional[str] = Field(index=True)\n",
    "    age: int = Field(index=True)\n",
    "    verified: bool\n",
    "    location: Point\n",
    "    location_updated: datetime.datetime = Field(index=True)\n",
    "    skills: List[str]\n",
    "    personal_statement: str = Field(index=True, full_text_search=True)\n",
    "Migrator().run()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 28,
   "id": "4282bd4c-5570-4810-abce-e18636bbd542",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "#ajouter un utilisateur \n",
    "person = Person(**{\n",
    "    \"first_name\": \"Rupert\",\n",
    "    \"last_name\": \"Holmes\",\n",
    "    \"age\": 75,\n",
    "    \"verified\": False,\n",
    "    \"location\": {\n",
    "        \"longitude\": 45.678,\n",
    "        \"latitude\": 45.678\n",
    "    },\n",
    "    \"location_updated\": dateutil.parser.isoparse(\"2022-03-01T12:34:56.123Z\"),\n",
    "    \"skills\":  [\"singing\", \"songwriting\", \"playwriting\"],\n",
    "    \"personal_statement\": \"I like piña coladas and walks in the rain\"\n",
    "}).save()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 30,
   "id": "a94b38f9-fa36-4ab8-80c3-77ce08ff1c92",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "1"
      ]
     },
     "execution_count": 30,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Lire l'exemple \n",
    "id = person.pk\n",
    "person = Person.get(id)\n",
    "\n",
    "# modifier les informations \n",
    "person = Person.get(id)\n",
    "person.first_name = \"Alex\"\n",
    "person.last_name = None\n",
    "person.save()\n",
    "\n",
    "# Get all Person records\n",
    "\n",
    "all = Person.find().all()\n",
    "\n",
    "# Multiple AND conditions example\n",
    "\n",
    "people = Person.find(\n",
    "    (Person.age > 21) &\n",
    "    (Person.first_name == \"Alex\")\n",
    ").all()\n",
    "\n",
    "# Multiple OR conditions example\n",
    "\n",
    "people = Person.find(\n",
    "    (Person.age > 75) |\n",
    "    (Person.first_name == \"Alex\")\n",
    ").all()\n",
    "\n",
    "# Multiple AND + OR conditions example\n",
    "\n",
    "people = Person.find(\n",
    "    ((Person.age > 21) &\n",
    "     (Person.first_name == \"Alex\")) &\n",
    "    ((Person.age > 75) |\n",
    "     (Person.first_name == \"Alex\"))\n",
    ").all()\n",
    "\n",
    "#supprimer \n",
    "Person.get(id).delete(id)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "400338ad-2dc9-4e34-ae9c-48c5dd44bf48",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Jointure en Redis \n",
    "Redis est une base de données clé-valeur sans support natif pour les jointures, on utilise des structures de données spécifiques de Redis (listes, ensembles, hashes, etc.) pour lier des données de manière manuelle."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "5252a9e1-87df-4898-bd93-babfc48204aa",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Intégration des Bloom Filters et des Cuckoo Filters\n",
    "\n",
    "Dans les systèmes de gestion de données, il est souvent nécessaire de vérifier rapidement si un élément est présent dans un ensemble, sans parcourir toute la base de données. Les **Bloom Filters** et **Cuckoo Filters** sont deux structures de données probabilistes qui permettent des vérifications de présence efficaces en termes de mémoire et de rapidité, bien qu'avec un taux d'erreur minime.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "7069184c-4c74-4ac3-8312-08be47c03f2b",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Temps pour Bloom Filter: 0.3172612190246582 secondes\n",
      "Temps pour Liste: 195.8062334060669 secondes\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Bloom Filter # temps d'éxecution assez lent \n",
    "import csv\n",
    "import time\n",
    "from pybloom_live import BloomFilter\n",
    "\n",
    "bloom_filter = BloomFilter(capacity=1000000, error_rate=0.001)\n",
    "words_list = []\n",
    "\n",
    "# Lecture du fichier CSV\n",
    "with open('DEM.csv', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:\n",
    "    reader = csv.reader(csvfile, delimiter='\\t')\n",
    "    for row in reader:\n",
    "        mot = row[0]\n",
    "        definition = row[9]  \n",
    "        if mot:\n",
    "            bloom_filter.add(mot)\n",
    "            words_list.append(mot)\n",
    "test_words = ['mot' + str(i) for i in range(100000)]  \n",
    "start_time = time.time()\n",
    "for word in test_words:\n",
    "    word in bloom_filter\n",
    "bloom_filter_time = time.time() - start_time\n",
    "\n",
    "start_time = time.time()\n",
    "for word in test_words:\n",
    "    word in words_list\n",
    "list_time = time.time() - start_time\n",
    "\n",
    "# Affichage des résultats\n",
    "print(f\"Temps pour Bloom Filter: {bloom_filter_time} secondes\")\n",
    "print(f\"Temps pour Liste: {list_time} secondes\")\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "raw",
   "id": "1b3dfc62-d465-43e9-83d4-fd1007aa9634",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Output : \n",
    "Temps pour Bloom Filter: 0.39247989654541016 secondes\n",
    "Temps pour Liste: 233.06463837623596 secondes"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "2c24b6ad-21aa-41c6-97cf-6eb5cc42c603",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import cuckoofilter\n",
    "cf = cuckoofilter.CuckooFilter(capacity=100000, fingerprint_size=1)\n",
    "words_list = []\n",
    "# Lecture du fichier CSV\n",
    "with open('DEM.csv', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:\n",
    "    reader = csv.reader(csvfile, delimiter='\\t')\n",
    "    for row in reader:\n",
    "        mot = row[0]\n",
    "        definition = row[9]  \n",
    "        if mot:\n",
    "            cf.insert(mot)\n",
    "            words_list.append(mot)\n",
    "test_words = ['mot' + str(i) for i in range(100000)]  \n",
    "start_time = time.time()\n",
    "for word in test_words:\n",
    "    word in cf\n",
    "bloom_filter_time = time.time() - start_time\n",
    "\n",
    "start_time = time.time()\n",
    "for word in test_words:\n",
    "    word in words_list\n",
    "list_time = time.time() - start_time\n",
    "\n",
    "# Affichage des résultats\n",
    "print(f\"Temps pour Cuckoo Filter: {bloom_filter_time} secondes\")\n",
    "print(f\"Temps pour Liste: {list_time} secondes\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "raw",
   "id": "13b01ddb-25ea-4c28-be3e-e9ec3362a72b",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Output : \n",
    "Temps pour Cuckoo Filter: 0.459456205368042 secondes\n",
    "Temps pour Liste: 221.262131690979 secondes"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "399c384f-a558-451a-aa66-5567c81f85a3",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Conclusion \n",
    "Ces structures de données sont donc essentielles pour les systèmes nécessitant des opérations rapides sur de grands ensembles de données, tout en minimisant la consommation de mémoire."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "e0264a41-92d9-4285-841b-95d77d7410a6",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Chapter 7 of dummies  : A Simple Redis Application "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "d54aa974-f2eb-48e9-a6d3-2ca5bfa3dcac",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Résumé de la création d'une application Redis avec Node.js\n",
    "https://github.com/kenzahatem/simple_application_with_redis\n",
    "\n",
    "## Étapes de développement\n",
    "\n",
    "1. **Installation des dépendances** :\n",
    "   - Installation de Node.js et du module Redis via npm.\n",
    "   - Configuration de l'environnement de développement.\n",
    "\n",
    "2. **Création du serveur Express** :\n",
    "   - Mise en place d'un serveur HTTP avec Express pour gérer les requêtes.\n",
    "   - Connexion à l'instance Redis à l'aide du client Redis.\n",
    "\n",
    "3. **Définition des routes** :\n",
    "   - Création de routes pour effectuer des opérations CRUD sur les voitures, les fonctionnalités et les descriptions de voitures :\n",
    "     - `POST /cars` : Ajouter une voiture.\n",
    "     - `GET /cars` : Récupérer toutes les voitures.\n",
    "     - `DELETE /cars` : Supprimer une voiture.\n",
    "     - `POST /features` : Ajouter une fonctionnalité.\n",
    "     - `GET /features` : Récupérer toutes les fonctionnalités.\n",
    "     - `DELETE /features` : Supprimer une fonctionnalité.\n",
    "     - `POST /cardescriptions` : Ajouter une description de voiture.\n",
    "     - `GET /cardescriptions/:id` : Récupérer une description de voiture par ID.\n",
    "     - `DELETE /cardescriptions/:id` : Supprimer une description de voiture par ID.\n",
    "\n",
    "4. **Tests des fonctionnalités** :\n",
    "   - Utilisation de Postman pour tester les différentes routes de l'application.\n",
    "\n",
    "### Exemples de requêtes avec Postman\n",
    "\n",
    "#### 1. Ajouter une voiture (POST /cars)\n",
    "- **Méthode** : `POST`\n",
    "- **URL** : `http://localhost:3000/cars`\n",
    "- **Corps de la requête (JSON)** :\n",
    "    ```json\n",
    "    {\n",
    "        \"car\": \"ford-mustang\"\n",
    "    }\n",
    "    ```\n",
    "\n",
    "#### 2. Récupérer toutes les voitures (GET /cars)\n",
    "- **Méthode** : `GET`\n",
    "- **URL** : `http://localhost:3000/cars`\n",
    "\n",
    "#### 3. Supprimer une voiture (DELETE /cars)\n",
    "- **Méthode** : `DELETE`\n",
    "- **URL** : `http://localhost:3000/cars`\n",
    "- **Corps de la requête (JSON)** :\n",
    "    ```json\n",
    "    {\n",
    "        \"car\": \"ford-mustang\"\n",
    "    }\n",
    "    ```\n",
    "\n",
    "#### 4. Ajouter une fonctionnalité à une voiture (POST /features)\n",
    "- **Méthode** : `POST`\n",
    "- **URL** : `http://localhost:3000/features`\n",
    "- **Corps de la requête (JSON)** :\n",
    "    ```json\n",
    "    {\n",
    "        \"feature\": \"climate-control\"\n",
    "    }\n",
    "    ```\n",
    "\n",
    "#### 5. Récupérer toutes les fonctionnalités (GET /features)\n",
    "- **Méthode** : `GET`\n",
    "- **URL** : `http://localhost:3000/features`\n",
    "\n",
    "#### 6. Supprimer une fonctionnalité (DELETE /features)\n",
    "- **Méthode** : `DELETE`\n",
    "- **URL** : `http://localhost:3000/features`\n",
    "- **Corps de la requête (JSON)** :\n",
    "    ```json\n",
    "    {\n",
    "        \"feature\": \"climate-control\"\n",
    "    }\n",
    "    ```\n",
    "\n",
    "#### 7. Ajouter une description à une voiture (POST /cardescriptions)\n",
    "- **Méthode** : `POST`\n",
    "- **URL** : `http://localhost:3000/cardescriptions`\n",
    "- **Corps de la requête (JSON)** :\n",
    "    ```json\n",
    "    {\n",
    "        \"id\": \"cjhvatfuc00005mfj2zycewid\",\n",
    "        \"description\": {\n",
    "            \"make\": \"Ford\",\n",
    "            \"model\": \"Mustang\",\n",
    "            \"year\": \"2020\"\n",
    "        }\n",
    "    }\n",
    "    ```\n",
    "\n",
    "#### 8. Récupérer la description d'une voiture (GET /cardescriptions/:id)\n",
    "- **Méthode** : `GET`\n",
    "- **URL** : `http://localhost:3000/cardescriptions/cjhvatfuc00005mfj2zycewid`\n",
    "\n",
    "#### 9. Supprimer la description d'une voiture (DELETE /cardescriptions/:id)\n",
    "- **Méthode** : `DELETE`\n",
    "- **URL** : `http://localhost:3000/cardescriptions/cjhvatfuc00005mfj2zycewid`\n",
    "\n",
    "## Difficultés rencontrées\n",
    "  \n",
    "- **Méthodes obsolètes** : Certaines méthodes utilisées dans le code étaient incompatibles avec la version 4 de Redis. Cela nécessitait des modifications pour utiliser les méthodes appropriées, comme `client.hSet` au lieu de `client.hmset`.\n",
    "\n",
    "## Conclusion\n",
    "\n",
    "Ce projet m'a permis d'acquérir une compréhension approfondie de la manière dont Redis fonctionne avec Node.js et de développer une application CRUD simple mais fonctionnelle."
   ]
  },
  {
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   "id": "ed081a43-6b3a-4990-bdc7-1c99b113ff5e",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![](https://webimages.mongodb.com/_com_assets/cms/kuztefjfmcr54smwt-Meta_Blogs.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "b34e9617-2039-45dc-9fa0-5437c2c3252c",
   "metadata": {},
   "source": [
    "MongoDB est une base de données NoSQL orientée documents qui stocke les données au format BSON (Binary JSON). MongoDB est principalement conçu pour gérer des données volumineuses et complexes."
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 37,
   "id": "980ae165-1a17-4dc4-af2c-7948c860c4d0",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pymongo, json\n",
    "import pandas as pd\n",
    "#connexion \n",
    "import pymongo\n",
    "mycli = pymongo.MongoClient(\"mongodb://localhost:27017/\")\n",
    "\n",
    "# creation de la base de données\n",
    "mydb = mycli[\"sae\"]\n",
    "\n",
    "# creation de la collection\n",
    "mycol = mydb[\"etudiants\"]\n",
    "\n",
    "# to force the creation \n",
    "#mydb.create_collection(\"etudiants\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 36,
   "id": "20fbc18b-5d9e-428b-ae71-e57788afe47e",
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   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "{'nIndexesWas': 1, 'ns': 'saeT.etudiants', 'ok': 1.0}"
      ]
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     "execution_count": 36,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# supprimer une collection\n",
    "mydb.drop_collection(\"etudiants\")"
   ]
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   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "The database exists.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# vérifier si la base de données existe \n",
    "dblist = mycli.list_database_names()\n",
    "if \"saeT\" in dblist:\n",
    "  print(\"The database exists.\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 45,
   "id": "d0a589c7-2337-4122-bf9a-816bb8cbe80a",
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   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[{'Adresse de courriel': 'rodlens.abelard@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe O',\n",
      "  'Nom de famille': 'Abelard',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12207851,\n",
      "  'Prénom': 'Rodlens',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d236')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'slimane.ainouz@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe H',\n",
      "  'Nom de famille': 'Ainouz',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12314693,\n",
      "  'Prénom': 'Slimane',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d237')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'amokrane.aittaouit@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe C',\n",
      "  'Nom de famille': 'Ait Taouit',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12211708,\n",
      "  'Prénom': 'Amokrane',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d238')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'layn.akkou@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe P',\n",
      "  'Nom de famille': 'Akkou',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12213992,\n",
      "  'Prénom': 'Layn',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d239')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'lydia.akmoussi@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': nan,\n",
      "  'Nom de famille': 'Akmoussi',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12315200,\n",
      "  'Prénom': 'Lydia',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d23a')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'camelia.antoine@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe A',\n",
      "  'Nom de famille': 'Antoine',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12201175,\n",
      "  'Prénom': 'Camelia',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d23b')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'david.antoine@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe Q',\n",
      "  'Nom de famille': 'Antoine',\n",
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      "  'Prénom': 'David',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d23c')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'ravichandran.arumugadas@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe P',\n",
      "  'Nom de famille': 'Arumugadas',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12204597,\n",
      "  'Prénom': 'Ravichandran',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d23d')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'michael.atici@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe O',\n",
      "  'Nom de famille': 'Atici',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12208158,\n",
      "  'Prénom': 'Michael',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d23e')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'aboubakar.baouchi@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': nan,\n",
      "  'Nom de famille': 'Baouchi',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12205306,\n",
      "  'Prénom': 'Aboubakar',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d23f')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'imran.belmessaoud@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe B',\n",
      "  'Nom de famille': 'Belmessaoud',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12213097,\n",
      "  'Prénom': 'Imran',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d240')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'saleh.benatia@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe R',\n",
      "  'Nom de famille': 'Ben Atia',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12204367,\n",
      "  'Prénom': 'Saleh',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'chemsedine.benhaddou@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      "  'Numéro d’identification': 12201410,\n",
      "  'Prénom': 'Chemsedine',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d242')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'jawed.bensaih@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe K',\n",
      "  'Nom de famille': 'Bensaih',\n",
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      "  'Prénom': 'Jawed',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d243')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'clement.berdah@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe B',\n",
      "  'Nom de famille': 'Berdah',\n",
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      "  'Prénom': 'Clement',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'nourelhouda.bouamlat@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe G',\n",
      "  'Nom de famille': 'Bouamlat',\n",
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      "  'Prénom': 'Nour El Houda',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'thibaud.boulange@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      "  'Numéro d’identification': 12207648,\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'houssna.boutajar@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      "  'Numéro d’identification': 12311711,\n",
      "  'Prénom': 'Houssna',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'patrick.sunchen@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'tristan.coldefy@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'antoine.dacostagomararuiz@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      "  'Prénom': 'Viet Long',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'mehdi.debbali@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'sophie.dong@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      "  'Nom de famille': 'Dong',\n",
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      "  'Prénom': 'Sophie',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'jean-christophe.dubacq@univ-paris13.fr',\n",
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      "  'Prénom': 'Jean-Christophe',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'ahmed.elsaadawy@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'adrian.galindo@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'hebert@univ-paris13.fr',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'kevin.jin@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'marya.latif@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'quentin.meri@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      "  'Nom de famille': 'Meri',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'alexandre.meunier1@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      "  'Numéro d’identification': 12201643,\n",
      "  'Prénom': 'Alexandre',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d26c')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'alae.alaemghirbi@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      "  'Numéro d’identification': 12409493,\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'remi.millerat--gallot@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe C',\n",
      "  'Nom de famille': 'Millerat--Gallot',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12303111,\n",
      "  'Prénom': 'Remi',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d26e')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'christian.nguyen@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe R',\n",
      "  'Nom de famille': 'Nguyen',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12010107,\n",
      "  'Prénom': 'Christian',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d26f')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'tulinh.nguyen@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe E',\n",
      "  'Nom de famille': 'Nguyen',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12411630,\n",
      "  'Prénom': 'Tu Linh',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d270')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'samia.ouchallal@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': nan,\n",
      "  'Nom de famille': 'Ouchallal',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12201240,\n",
      "  'Prénom': 'Samia',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d271')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'hiba.oumsid@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe G',\n",
      "  'Nom de famille': 'Oumsid',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12213367,\n",
      "  'Prénom': 'Hiba',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d272')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'tharindu.perera@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe Q',\n",
      "  'Nom de famille': 'Perera',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12107391,\n",
      "  'Prénom': 'Tharindu',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d273')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'xuanhoang.pham@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      "  'Nom de famille': 'Pham',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12412284,\n",
      "  'Prénom': 'Xuan Hoang',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'mohamed.rahmani@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      "  'Nom de famille': 'Rahmani',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'ryan.ramassamy@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'fulya.rizaoglu@edu.univ-paris13.fr',\n",
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      " {'Adresse de courriel': 'sofiane.salmi@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe D',\n",
      "  'Nom de famille': 'Salmi',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12204205,\n",
      "  'Prénom': 'Sofiane',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d278')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'binta.tandian1@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe A',\n",
      "  'Nom de famille': 'Tandian',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12200053,\n",
      "  'Prénom': 'Binta',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d279')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'arda.temiz@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': nan,\n",
      "  'Nom de famille': 'Temiz',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12302968,\n",
      "  'Prénom': 'Arda',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d27a')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'aminata.thioune@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe K',\n",
      "  'Nom de famille': 'Thioune',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12302364,\n",
      "  'Prénom': 'Aminata',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d27b')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'kavusikan.thurairajasingam@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe D',\n",
      "  'Nom de famille': 'Thurairajasingam',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12202110,\n",
      "  'Prénom': 'Kavusikan',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d27c')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'mathis.verchere@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe P',\n",
      "  'Nom de famille': 'Verchere',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12202121,\n",
      "  'Prénom': 'Mathis',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d27d')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'vithurzen.vilvarajah@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe F',\n",
      "  'Nom de famille': 'Vilvarajah',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12203457,\n",
      "  'Prénom': 'Vithurzen',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d27e')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'pauline.vu@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe E',\n",
      "  'Nom de famille': 'Vu',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12202209,\n",
      "  'Prénom': 'Pauline',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d27f')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'romain.wagner@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe B',\n",
      "  'Nom de famille': 'Wagner',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12203019,\n",
      "  'Prénom': 'Romain',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d280')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'denis-can.yuker@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe H',\n",
      "  'Nom de famille': 'Yuker',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12200569,\n",
      "  'Prénom': 'Denis-Can',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d281')},\n",
      " {'Adresse de courriel': 'karim.zaafrani@edu.univ-paris13.fr',\n",
      "  'Groupes': 'Groupe I',\n",
      "  'Nom de famille': 'Zaafrani',\n",
      "  'Numéro d’identification': 12409561,\n",
      "  'Prénom': 'Karim',\n",
      "  '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d282')}]\n",
      "{'Adresse de courriel': 'rodlens.abelard@edu.univ-paris13.fr',\n",
      " 'Groupes': 'Groupe O',\n",
      " 'Nom de famille': 'Abelard',\n",
      " 'Numéro d’identification': 12207851,\n",
      " 'Prénom': 'Rodlens',\n",
      " '_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d236')}\n",
      "67063293ea0dc131f455d236\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pprint \n",
    "#afficher le cursor sous forme de liste\n",
    "pprint.pprint(mycol.find().to_list())\n",
    "\n",
    "#afficher le premier élément \n",
    "pprint.pprint(mycol.find().to_list()[0])\n",
    "\n",
    "# afficher l'identifiant du premier élément de la collection\n",
    "print(mycol.find_one()[\"_id\"])\n"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 46,
   "id": "178b529c-6386-4f31-8cf5-380e90341924",
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   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "{'Prénom': 'Rodlens', 'Groupes': 'Groupe O'}\n",
      "{'Prénom': 'Slimane', 'Groupes': 'Groupe H'}\n",
      "{'Prénom': 'Amokrane', 'Groupes': 'Groupe C'}\n",
      "{'Prénom': 'Layn', 'Groupes': 'Groupe P'}\n",
      "{'Prénom': 'Lydia', 'Groupes': nan}\n",
      "{'Prénom': 'Camelia', 'Groupes': 'Groupe A'}\n",
      "{'Prénom': 'David', 'Groupes': 'Groupe Q'}\n",
      "{'Prénom': 'Ravichandran', 'Groupes': 'Groupe P'}\n",
      "{'Prénom': 'Michael', 'Groupes': 'Groupe O'}\n",
      "{'Prénom': 'Aboubakar', 'Groupes': nan}\n",
      "{'Prénom': 'Imran', 'Groupes': 'Groupe B'}\n",
      "{'Prénom': 'Saleh', 'Groupes': 'Groupe R'}\n",
      "{'Prénom': 'Chemsedine', 'Groupes': 'Groupe R'}\n",
      "{'Prénom': 'Jawed', 'Groupes': 'Groupe K'}\n",
      "{'Prénom': 'Clement', 'Groupes': 'Groupe B'}\n",
      "{'Prénom': 'Nour El Houda', 'Groupes': 'Groupe G'}\n",
      "{'Prénom': 'Thibaud', 'Groupes': 'Groupe A'}\n",
      "{'Prénom': 'Nathan', 'Groupes': 'Groupe K'}\n",
      "{'Prénom': 'Houssna', 'Groupes': 'Groupe A'}\n",
      "{'Prénom': 'Moustapha', 'Groupes': 'Groupe E'}\n",
      "{'Prénom': 'Patrick', 'Groupes': 'Groupe F'}\n",
      "{'Prénom': 'Tristan', 'Groupes': nan}\n",
      "{'Prénom': 'Antoine', 'Groupes': 'Groupe M'}\n",
      "{'Prénom': 'Viet Long', 'Groupes': 'Groupe P'}\n",
      "{'Prénom': 'Mehdi', 'Groupes': 'Groupe K'}\n",
      "{'Prénom': 'Sophie', 'Groupes': 'Groupe E'}\n",
      "{'Prénom': 'Jean-Christophe', 'Groupes': nan}\n",
      "{'Prénom': 'Ahmed', 'Groupes': 'Groupe H'}\n",
      "{'Prénom': 'Yves Mario', 'Groupes': 'Groupe M'}\n",
      "{'Prénom': 'Adrian', 'Groupes': 'Groupe A'}\n",
      "{'Prénom': 'Axel', 'Groupes': nan}\n",
      "{'Prénom': 'Manon', 'Groupes': 'Groupe G'}\n",
      "{'Prénom': 'Emna', 'Groupes': 'Groupe I'}\n",
      "{'Prénom': 'Gael', 'Groupes': nan}\n",
      "{'Prénom': 'Djibryl', 'Groupes': nan}\n",
      "{'Prénom': 'Kenza', 'Groupes': 'Groupe C'}\n",
      "{'Prénom': 'David', 'Groupes': nan}\n",
      "{'Prénom': 'Hani', 'Groupes': 'Groupe D'}\n",
      "{'Prénom': 'Omar', 'Groupes': 'Groupe Q'}\n",
      "{'Prénom': 'Celine', 'Groupes': 'Groupe B'}\n",
      "{'Prénom': 'Kevin', 'Groupes': 'Groupe Q'}\n",
      "{'Prénom': 'Julien', 'Groupes': 'Groupe B'}\n",
      "{'Prénom': 'Yanis', 'Groupes': 'Groupe R'}\n",
      "{'Prénom': 'Anis', 'Groupes': 'Groupe I'}\n",
      "{'Prénom': 'Rania', 'Groupes': 'Groupe I'}\n",
      "{'Prénom': 'Ismail', 'Groupes': 'Groupe C'}\n",
      "{'Prénom': 'Marya', 'Groupes': nan}\n",
      "{'Prénom': 'Marie-Eva', 'Groupes': nan}\n",
      "{'Prénom': 'Loic', 'Groupes': 'Groupe Q'}\n",
      "{'Prénom': 'Amayas', 'Groupes': 'Groupe M'}\n",
      "{'Prénom': 'Yasmine', 'Groupes': 'Groupe M'}\n",
      "{'Prénom': 'Nassim', 'Groupes': 'Groupe O'}\n",
      "{'Prénom': 'Lina', 'Groupes': 'Groupe G'}\n",
      "{'Prénom': 'Quentin', 'Groupes': 'Groupe P'}\n",
      "{'Prénom': 'Alexandre', 'Groupes': 'Groupe K'}\n",
      "{'Prénom': 'Alae', 'Groupes': 'Groupe I'}\n",
      "{'Prénom': 'Remi', 'Groupes': 'Groupe C'}\n",
      "{'Prénom': 'Christian', 'Groupes': 'Groupe R'}\n",
      "{'Prénom': 'Tu Linh', 'Groupes': 'Groupe E'}\n",
      "{'Prénom': 'Samia', 'Groupes': nan}\n",
      "{'Prénom': 'Hiba', 'Groupes': 'Groupe G'}\n",
      "{'Prénom': 'Tharindu', 'Groupes': 'Groupe Q'}\n",
      "{'Prénom': 'Xuan Hoang', 'Groupes': 'Groupe O'}\n",
      "{'Prénom': 'Mohamed', 'Groupes': 'Groupe F'}\n",
      "{'Prénom': 'Ryan', 'Groupes': 'Groupe R'}\n",
      "{'Prénom': 'Fulya', 'Groupes': 'Groupe D'}\n",
      "{'Prénom': 'Sofiane', 'Groupes': 'Groupe D'}\n",
      "{'Prénom': 'Binta', 'Groupes': 'Groupe A'}\n",
      "{'Prénom': 'Arda', 'Groupes': nan}\n",
      "{'Prénom': 'Aminata', 'Groupes': 'Groupe K'}\n",
      "{'Prénom': 'Kavusikan', 'Groupes': 'Groupe D'}\n",
      "{'Prénom': 'Mathis', 'Groupes': 'Groupe P'}\n",
      "{'Prénom': 'Vithurzen', 'Groupes': 'Groupe F'}\n",
      "{'Prénom': 'Pauline', 'Groupes': 'Groupe E'}\n",
      "{'Prénom': 'Romain', 'Groupes': 'Groupe B'}\n",
      "{'Prénom': 'Denis-Can', 'Groupes': 'Groupe H'}\n",
      "{'Prénom': 'Karim', 'Groupes': 'Groupe I'}\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#afficher le prénom des étudiants avec le groupe sans l'id \n",
    "for x in mycol.find({},{ \"_id\": 0, \"Prénom\": 1,\"Groupes\" : 1 }):\n",
    "  print(x)"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 47,
   "id": "5a6cca9a-dd0c-4907-b4e6-928650be7185",
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   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Affichage non trié\n",
      "{'Prénom': 'Rodlens'}\n",
      "{'Prénom': 'Slimane'}\n",
      "{'Prénom': 'Amokrane'}\n",
      "{'Prénom': 'Layn'}\n",
      "{'Prénom': 'Lydia'}\n",
      "{'Prénom': 'Camelia'}\n",
      "{'Prénom': 'David'}\n",
      "{'Prénom': 'Ravichandran'}\n",
      "{'Prénom': 'Michael'}\n",
      "Affichage trié avec mongodb\n",
      "{'Prénom': 'Amokrane'}\n",
      "{'Prénom': 'Camelia'}\n",
      "{'Prénom': 'David'}\n",
      "{'Prénom': 'Layn'}\n",
      "{'Prénom': 'Lydia'}\n",
      "{'Prénom': 'Michael'}\n",
      "{'Prénom': 'Ravichandran'}\n",
      "{'Prénom': 'Rodlens'}\n",
      "{'Prénom': 'Slimane'}\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# afficher le prénom des étudiants ayant un nom de famille commençant par A\n",
    "print(\"Affichage non trié\")\n",
    "mydoc = mycol.find({ \"Nom de famille\": { \"$regex\": \"^A\" } },{ \"_id\" : 0 , \"Prénom\": 1})\n",
    "\n",
    "for x in mydoc:\n",
    "  print(x)\n",
    "    \n",
    "# les trier par ordre alphabétique avec mongodb\n",
    "print(\"Affichage trié avec mongodb\")\n",
    "mydoc_sorted = mycol.find({ \"Nom de famille\": { \"$regex\": \"^A\" } },{ \"_id\" : 0 , \"Prénom\": 1}).sort(\"Prénom\", 1)\n",
    "\n",
    "for x in mydoc_sorted:\n",
    "  print(x)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 38,
   "id": "ccbb69ca-8ff3-4158-80c4-77956c363610",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "#Affichez un dict pour représenter les données par groupe, puis créez une collection par groupe\n",
    "import json \n",
    "import math\n",
    "# pprint.pprint(records)\n",
    "collection = mycol.find({} , {\"_id\" : 0 , \"Groupes\" : 1})\n",
    "list_collection = collection.to_list()\n",
    "for x in list_collection :   \n",
    "    groupe = x['Groupes']\n",
    "    if type(groupe) != str : \n",
    "        if math.isnan(groupe)!= True : \n",
    "            0\n",
    "    else :\n",
    "        if groupe not in mydb.list_collection_names():\n",
    "            groupes = mycol.find({ \"Groupes\": groupe },{ \"_id\" : 0 , \"Groupes\": 0}).to_list()\n",
    "            # print(type(groupes))\n",
    "            mycol_groupe =mydb.create_collection((groupe))\n",
    "\n",
    "            insert = mycol_groupe.insert_many(groupes)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 49,
   "id": "d4bc39e9-47dd-4483-a4cc-78b9f4f95f63",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "UpdateResult({'n': 0, 'nModified': 0, 'ok': 1.0, 'updatedExisting': False}, acknowledged=True)"
      ]
     },
     "execution_count": 49,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# supprimer nos informations pour devenir anonymous\n",
    "mycol_C = mydb['Groupe C']\n",
    "myquery = { \"Nom de famille\": \"Hatem\" }\n",
    "newvalues = { \"$set\": { \"Prénom\": \"Anonymous\", \"Nom de famille\" : \"Anonymous\",\"Adresse de courriel\" : \"Anonymous\" , \"Numéro d’identification\" : \"Anonymous\" } }\n",
    "mycol_C.update_one(myquery, newvalues)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 86,
   "id": "6a5a1418-6c16-4013-bc14-da8180f78f0d",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Groupe P: Layn, Ravichandran, Viet Long, Quentin, Mathis\n",
      "Groupe A: Camelia, Thibaud, Houssna, Adrian, Binta\n",
      "Groupe I: Emna, Anis, Rania, Alae, Karim\n",
      "Groupe B: Imran, Clement, Celine, Julien, Romain\n",
      "Groupe E: Moustapha, Sophie, Tu Linh, Pauline\n",
      "Groupe K: Jawed, Nathan, Mehdi, Alexandre, Aminata\n",
      "etudiants: Rodlens, Slimane, Amokrane, Layn, Lydia, Camelia, David, Ravichandran, Michael, Aboubakar, Imran, Saleh, Chemsedine, Jawed, Clement, Nour El Houda, Thibaud, Nathan, Houssna, Moustapha, Patrick, Tristan, Antoine, Viet Long, Mehdi, Sophie, Jean-Christophe, Ahmed, Yves Mario, Adrian, Axel, Manon, Emna, Gael, Djibryl, Kenza, David, Hani, Omar, Celine, Kevin, Julien, Yanis, Anis, Rania, Ismail, Marya, Marie-Eva, Loic, Amayas, Yasmine, Nassim, Lina, Quentin, Alexandre, Alae, Remi, Christian, Tu Linh, Samia, Hiba, Tharindu, Xuan Hoang, Mohamed, Ryan, Fulya, Sofiane, Binta, Arda, Aminata, Kavusikan, Mathis, Vithurzen, Pauline, Romain, Denis-Can, Karim\n",
      "Groupe R: Saleh, Chemsedine, Yanis, Christian, Ryan\n",
      "Groupe D: Hani, Fulya, Sofiane, Kavusikan\n",
      "Groupe M: Antoine, Yves Mario, Amayas, Yasmine\n",
      "Groupe H: Slimane, Ahmed, Denis-Can\n",
      "Groupe F: Patrick, Mohamed, Vithurzen\n",
      "Groupe Q: David, Omar, Kevin, Loic, Tharindu\n",
      "Groupe O: Rodlens, Michael, Nassim, Xuan Hoang\n",
      "Groupe G: Nour El Houda, Manon, Lina, Hiba\n",
      "Groupe C: Amokrane, Anonymous, Ismail, Remi\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# afficher les prénoms des personnes de chaque groupe à partir de la collection \n",
    "collections = mydb.list_collection_names() \n",
    "for collection in collections :\n",
    "    liste = mydb[collection].find({} , {\"_id\": 0 , \"Prénom\" : 1}).to_list() \n",
    "    list_etudiants = [e[\"Prénom\"] for e in liste]\n",
    "    print(collection, \", \".join(list_etudiants), sep=\": \")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 51,
   "id": "fc872203-adc3-4d13-bb70-452115e8a883",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "SON([('v', 2), ('key', SON([('_id', 1)])), ('name', '_id_')])\n",
      "SON([('v', 2), ('key', SON([('Groupes', 1)])), ('name', 'Groupes_1')])\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# créer un index sur la collection des étudiants, indexé par leur groupe \n",
    "mycol = mydb[\"etudiants\"]\n",
    "mycol.create_index(\"Groupes\")\n",
    "for index in mycol.list_indexes():\n",
    "    print(index)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 52,
   "id": "bd1acc47-770a-45b1-b21b-20faa13faf45",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d23b'), 'Prénom': 'Camelia', 'Nom de famille': 'Antoine', 'Numéro d’identification': 12201175, 'Adresse de courriel': 'camelia.antoine@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe A'}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d246'), 'Prénom': 'Thibaud', 'Nom de famille': 'Boulange', 'Numéro d’identification': 12207648, 'Adresse de courriel': 'thibaud.boulange@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe A'}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d248'), 'Prénom': 'Houssna', 'Nom de famille': 'Boutajar', 'Numéro d’identification': 12311711, 'Adresse de courriel': 'houssna.boutajar@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe A'}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d253'), 'Prénom': 'Adrian', 'Nom de famille': 'Galindo', 'Numéro d’identification': 12203353, 'Adresse de courriel': 'adrian.galindo@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe A'}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d279'), 'Prénom': 'Binta', 'Nom de famille': 'Tandian', 'Numéro d’identification': 12200053, 'Adresse de courriel': 'binta.tandian1@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe A'}\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# utiliser l'indice pour chercher des étudiants appartenant à un groupe \n",
    "groups = mycol.find({\"Groupes\" : \"Groupe A\"})\n",
    "for x in groups : \n",
    "    print(x)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "f464b924-0884-403b-a594-038ad561f198",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Jointure en MongoDB \n",
    "MongoDB propose des jointures limitées grâce à l'opérateur `$lookup`.\n",
    "\n",
    "La jointure est faite au niveau des collections "
   ]
  },
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      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d236'), 'Prénom': 'Rodlens', 'Nom de famille': 'Abelard', 'Numéro d’identification': 12207851, 'Adresse de courriel': 'rodlens.abelard@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe O', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d237'), 'Prénom': 'Slimane', 'Nom de famille': 'Ainouz', 'Numéro d’identification': 12314693, 'Adresse de courriel': 'slimane.ainouz@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe H', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d238'), 'Prénom': 'Amokrane', 'Nom de famille': 'Ait Taouit', 'Numéro d’identification': 12211708, 'Adresse de courriel': 'amokrane.aittaouit@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe C', 'results': [{'_id': ObjectId('67064e36ea0dc131f455d2e8'), 'Prénom': 'Amokrane', 'Nom de famille': 'Ait Taouit', 'Numéro d’identification': 12211708, 'Adresse de courriel': 'amokrane.aittaouit@edu.univ-paris13.fr'}]}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d239'), 'Prénom': 'Layn', 'Nom de famille': 'Akkou', 'Numéro d’identification': 12213992, 'Adresse de courriel': 'layn.akkou@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe P', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d23a'), 'Prénom': 'Lydia', 'Nom de famille': 'Akmoussi', 'Numéro d’identification': 12315200, 'Adresse de courriel': 'lydia.akmoussi@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': nan, 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d23b'), 'Prénom': 'Camelia', 'Nom de famille': 'Antoine', 'Numéro d’identification': 12201175, 'Adresse de courriel': 'camelia.antoine@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe A', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d23c'), 'Prénom': 'David', 'Nom de famille': 'Antoine', 'Numéro d’identification': 12103346, 'Adresse de courriel': 'david.antoine@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe Q', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d23d'), 'Prénom': 'Ravichandran', 'Nom de famille': 'Arumugadas', 'Numéro d’identification': 12204597, 'Adresse de courriel': 'ravichandran.arumugadas@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe P', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d23e'), 'Prénom': 'Michael', 'Nom de famille': 'Atici', 'Numéro d’identification': 12208158, 'Adresse de courriel': 'michael.atici@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe O', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d23f'), 'Prénom': 'Aboubakar', 'Nom de famille': 'Baouchi', 'Numéro d’identification': 12205306, 'Adresse de courriel': 'aboubakar.baouchi@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': nan, 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d240'), 'Prénom': 'Imran', 'Nom de famille': 'Belmessaoud', 'Numéro d’identification': 12213097, 'Adresse de courriel': 'imran.belmessaoud@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe B', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d241'), 'Prénom': 'Saleh', 'Nom de famille': 'Ben Atia', 'Numéro d’identification': 12204367, 'Adresse de courriel': 'saleh.benatia@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe R', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d242'), 'Prénom': 'Chemsedine', 'Nom de famille': 'Benhaddou', 'Numéro d’identification': 12201410, 'Adresse de courriel': 'chemsedine.benhaddou@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe R', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d243'), 'Prénom': 'Jawed', 'Nom de famille': 'Bensaih', 'Numéro d’identification': 12202795, 'Adresse de courriel': 'jawed.bensaih@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe K', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d244'), 'Prénom': 'Clement', 'Nom de famille': 'Berdah', 'Numéro d’identification': 12201186, 'Adresse de courriel': 'clement.berdah@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe B', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d245'), 'Prénom': 'Nour El Houda', 'Nom de famille': 'Bouamlat', 'Numéro d’identification': 12214427, 'Adresse de courriel': 'nourelhouda.bouamlat@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe G', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d246'), 'Prénom': 'Thibaud', 'Nom de famille': 'Boulange', 'Numéro d’identification': 12207648, 'Adresse de courriel': 'thibaud.boulange@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe A', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d247'), 'Prénom': 'Nathan', 'Nom de famille': 'Boulangeot', 'Numéro d’identification': 12203376, 'Adresse de courriel': 'nathan.boulangeot@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe K', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d248'), 'Prénom': 'Houssna', 'Nom de famille': 'Boutajar', 'Numéro d’identification': 12311711, 'Adresse de courriel': 'houssna.boutajar@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe A', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d249'), 'Prénom': 'Moustapha', 'Nom de famille': 'Camara', 'Numéro d’identification': 12103666, 'Adresse de courriel': 'moustapha.camara@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe E', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d24a'), 'Prénom': 'Patrick', 'Nom de famille': 'Chen', 'Numéro d’identification': 12105377, 'Adresse de courriel': 'patrick.sunchen@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe F', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d24b'), 'Prénom': 'Tristan', 'Nom de famille': 'Coldefy', 'Numéro d’identification': 12415552, 'Adresse de courriel': 'tristan.coldefy@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': nan, 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d24c'), 'Prénom': 'Antoine', 'Nom de famille': 'Da Costa Gomara Ruiz', 'Numéro d’identification': 12104418, 'Adresse de courriel': 'antoine.dacostagomararuiz@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe M', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d24d'), 'Prénom': 'Viet Long', 'Nom de famille': 'Dao', 'Numéro d’identification': 12412925, 'Adresse de courriel': 'vietlong.dao@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe P', 'results': []}\n",
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      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d25d'), 'Prénom': 'Celine', 'Nom de famille': 'Jin', 'Numéro d’identification': 12208314, 'Adresse de courriel': 'celine.jin2@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe B', 'results': []}\n",
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      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d25f'), 'Prénom': 'Julien', 'Nom de famille': 'Joseph-Marie', 'Numéro d’identification': 12202288, 'Adresse de courriel': 'julien.joseph-marie@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe B', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d260'), 'Prénom': 'Yanis', 'Nom de famille': 'Krim', 'Numéro d’identification': 12204218, 'Adresse de courriel': 'yanis.krim@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe R', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d261'), 'Prénom': 'Anis', 'Nom de famille': 'Laddada', 'Numéro d’identification': 12103751, 'Adresse de courriel': 'anis.laddada@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe I', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d262'), 'Prénom': 'Rania', 'Nom de famille': 'Laffet', 'Numéro d’identification': 12413359, 'Adresse de courriel': 'rania.laffet@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe I', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d263'), 'Prénom': 'Ismail', 'Nom de famille': 'Lakrafli', 'Numéro d’identification': 12113055, 'Adresse de courriel': 'ismail.lakrafli@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe C', 'results': [{'_id': ObjectId('67064e36ea0dc131f455d2ea'), 'Prénom': 'Ismail', 'Nom de famille': 'Lakrafli', 'Numéro d’identification': 12113055, 'Adresse de courriel': 'ismail.lakrafli@edu.univ-paris13.fr'}]}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d264'), 'Prénom': 'Marya', 'Nom de famille': 'Latif', 'Numéro d’identification': 12200955, 'Adresse de courriel': 'marya.latif@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': nan, 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d265'), 'Prénom': 'Marie-Eva', 'Nom de famille': 'Lesaunier', 'Numéro d’identification': 106882, 'Adresse de courriel': 'marie-eva.lesaunier@univ-paris13.fr', 'Groupes': nan, 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d266'), 'Prénom': 'Loic', 'Nom de famille': 'Li', 'Numéro d’identification': 12202533, 'Adresse de courriel': 'loic.li@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe Q', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d267'), 'Prénom': 'Amayas', 'Nom de famille': 'Mammeri', 'Numéro d’identification': 12314950, 'Adresse de courriel': 'amayas.mammeri@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe M', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d268'), 'Prénom': 'Yasmine', 'Nom de famille': 'Mankour', 'Numéro d’identification': 12314540, 'Adresse de courriel': 'yasmine.mankour@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe M', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d269'), 'Prénom': 'Nassim', 'Nom de famille': 'Manseur', 'Numéro d’identification': 12201950, 'Adresse de courriel': 'nassim.manseur@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe O', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d26a'), 'Prénom': 'Lina', 'Nom de famille': 'Medani', 'Numéro d’identification': 12214698, 'Adresse de courriel': 'lina.medani@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe G', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d26b'), 'Prénom': 'Quentin', 'Nom de famille': 'Meri', 'Numéro d’identification': 12201395, 'Adresse de courriel': 'quentin.meri@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe P', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d26c'), 'Prénom': 'Alexandre', 'Nom de famille': 'Meunier', 'Numéro d’identification': 12201643, 'Adresse de courriel': 'alexandre.meunier1@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe K', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d26d'), 'Prénom': 'Alae', 'Nom de famille': 'Mghirbi', 'Numéro d’identification': 12409493, 'Adresse de courriel': 'alae.alaemghirbi@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe I', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d26e'), 'Prénom': 'Remi', 'Nom de famille': 'Millerat--Gallot', 'Numéro d’identification': 12303111, 'Adresse de courriel': 'remi.millerat--gallot@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe C', 'results': [{'_id': ObjectId('67064e36ea0dc131f455d2eb'), 'Prénom': 'Remi', 'Nom de famille': 'Millerat--Gallot', 'Numéro d’identification': 12303111, 'Adresse de courriel': 'remi.millerat--gallot@edu.univ-paris13.fr'}]}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d26f'), 'Prénom': 'Christian', 'Nom de famille': 'Nguyen', 'Numéro d’identification': 12010107, 'Adresse de courriel': 'christian.nguyen@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe R', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d270'), 'Prénom': 'Tu Linh', 'Nom de famille': 'Nguyen', 'Numéro d’identification': 12411630, 'Adresse de courriel': 'tulinh.nguyen@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe E', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d271'), 'Prénom': 'Samia', 'Nom de famille': 'Ouchallal', 'Numéro d’identification': 12201240, 'Adresse de courriel': 'samia.ouchallal@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': nan, 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d272'), 'Prénom': 'Hiba', 'Nom de famille': 'Oumsid', 'Numéro d’identification': 12213367, 'Adresse de courriel': 'hiba.oumsid@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe G', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d273'), 'Prénom': 'Tharindu', 'Nom de famille': 'Perera', 'Numéro d’identification': 12107391, 'Adresse de courriel': 'tharindu.perera@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe Q', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d274'), 'Prénom': 'Xuan Hoang', 'Nom de famille': 'Pham', 'Numéro d’identification': 12412284, 'Adresse de courriel': 'xuanhoang.pham@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe O', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d275'), 'Prénom': 'Mohamed', 'Nom de famille': 'Rahmani', 'Numéro d’identification': 12203379, 'Adresse de courriel': 'mohamed.rahmani@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe F', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d276'), 'Prénom': 'Ryan', 'Nom de famille': 'Ramassamy', 'Numéro d’identification': 12202239, 'Adresse de courriel': 'ryan.ramassamy@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe R', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d277'), 'Prénom': 'Fulya', 'Nom de famille': 'Rizaoglu', 'Numéro d’identification': 12201202, 'Adresse de courriel': 'fulya.rizaoglu@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe D', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d278'), 'Prénom': 'Sofiane', 'Nom de famille': 'Salmi', 'Numéro d’identification': 12204205, 'Adresse de courriel': 'sofiane.salmi@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe D', 'results': []}\n",
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      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d27b'), 'Prénom': 'Aminata', 'Nom de famille': 'Thioune', 'Numéro d’identification': 12302364, 'Adresse de courriel': 'aminata.thioune@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe K', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d27c'), 'Prénom': 'Kavusikan', 'Nom de famille': 'Thurairajasingam', 'Numéro d’identification': 12202110, 'Adresse de courriel': 'kavusikan.thurairajasingam@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe D', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d27d'), 'Prénom': 'Mathis', 'Nom de famille': 'Verchere', 'Numéro d’identification': 12202121, 'Adresse de courriel': 'mathis.verchere@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe P', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d27e'), 'Prénom': 'Vithurzen', 'Nom de famille': 'Vilvarajah', 'Numéro d’identification': 12203457, 'Adresse de courriel': 'vithurzen.vilvarajah@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe F', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d27f'), 'Prénom': 'Pauline', 'Nom de famille': 'Vu', 'Numéro d’identification': 12202209, 'Adresse de courriel': 'pauline.vu@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe E', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d280'), 'Prénom': 'Romain', 'Nom de famille': 'Wagner', 'Numéro d’identification': 12203019, 'Adresse de courriel': 'romain.wagner@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe B', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d281'), 'Prénom': 'Denis-Can', 'Nom de famille': 'Yuker', 'Numéro d’identification': 12200569, 'Adresse de courriel': 'denis-can.yuker@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe H', 'results': []}\n",
      "{'_id': ObjectId('67063293ea0dc131f455d282'), 'Prénom': 'Karim', 'Nom de famille': 'Zaafrani', 'Numéro d’identification': 12409561, 'Adresse de courriel': 'karim.zaafrani@edu.univ-paris13.fr', 'Groupes': 'Groupe I', 'results': []}\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pymongo\n",
    "\n",
    "my_client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')\n",
    "my_db = my_client['sae']\n",
    "my_collection = my_db['etudiants']\n",
    "result = my_collection.aggregate([{\n",
    "       '$lookup' : {'from': 'Groupe C','localField': 'Adresse de courriel','foreignField': 'Adresse de courriel','as': 'results' }\n",
    "}])\n",
    "for item in result:\n",
    "    print(item)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "d5b3a72b-c70a-4bd1-b2c3-431974e9a1ec",
   "metadata": {},
   "source": [
    "ce code extrait tous les documents de la collection etudiants et les complète avec des données provenant de la collection Groupe C, en utilisant les adresses de courriel communes comme clé de correspondance, puis affiche les résultats obtenus"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "9acab336-2d72-4d3c-a464-605c55afefd7",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## MongoDB - Pub/Sub"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "027861d0-b1d8-40d4-b548-70e4ab524ead",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Création d'un Cluster MongoDB avec Docker pour Pub/Sub\n",
    "\n",
    "Pour utiliser Pub/Sub avec MongoDB, il est nécessaire de déployer MongoDB dans un ensemble de réplicas, car MongoDB utilise des flux de changements (`change streams`) uniquement sur des ensembles de réplicas. Voici les étapes à suivre :\n",
    "\n",
    "- Créer un réseau Docker\n",
    "- Démarrer deux instances de MongoDB\n",
    "- Initialiser l'ensemble de réplicas\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "0c3a47f8-75d8-46fb-a93c-1890a9556651",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Publish : "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "de8b6a2c-1b31-40b5-adea-1c4fc5ab488a",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Créer un message avec du contenu et l'insère à la collection."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 54,
   "id": "fea3139c-f262-4032-bd6b-332b4ff9a6bb",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import threading\n",
    "import time\n",
    "from bson.json_util import dumps\n",
    "from datetime import datetime"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "a7524b54-b9b9-40cd-a291-0c93acf417f5",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from pymongo import MongoClient\n",
    "import datetime\n",
    "\n",
    "# Connexion au cluster MongoDB\n",
    "client = MongoClient(\"mongodb://localhost:27017/?replicaSet=rs0\")\n",
    "db = client[\"pubsub_db\"]\n",
    "mycol = db[\"messages\"]\n",
    "\n",
    "def publish_message(content, author=\"Anonymous\"):\n",
    "    # Création du message à publier\n",
    "    message = {\n",
    "        \"content\": content,\n",
    "        \"author\": author,\n",
    "        \"timestamp\": datetime.datetime.utcnow()\n",
    "    }\n",
    "    # Insertion du message dans la collection\n",
    "    result = mycol.insert_one(message)\n",
    "    print(f\"Message publié avec ID : {result.inserted_id}\")\n",
    "\n",
    "if __name__ == \"__main__\":\n",
    "    # Exemple de publication d'un message\n",
    "    publish_message(\"Bonjour, c'est un message de test\", author=\"Admin\")\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "c6a3253d-969c-4224-940a-00341a733590",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Subscribe : "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "4988210a-7eae-4213-b081-bf6f4c72906b",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Utilise un change_stream pour écouter les modifications dans la collection messages.\n",
    "Lorsque un nouveau message est inséré, affiche le message."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "4dfe03f3-1574-4154-9aba-4608c3a5395f",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from pymongo import MongoClient\n",
    "from bson.json_util import dumps\n",
    "\n",
    "client = MongoClient(\"mongodb://localhost:27017/?replicaSet=rs0\")\n",
    "db = client[\"pubsub_db\"]\n",
    "mycol = db[\"messages\"]\n",
    "\n",
    "def subscribe_to_messages():\n",
    "    with mycol.watch() as change_stream:\n",
    "        for change in change_stream:\n",
    "            if change[\"operationType\"] == \"insert\":\n",
    "                message = change[\"fullDocument\"]\n",
    "                print(\"Nouveau message reçu :\", dumps(message, indent=2))\n",
    "\n",
    "if __name__ == \"__main__\":\n",
    "    subscribe_to_messages()\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "ab255d57-8ca1-4e8c-93de-925b55dece3b",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Inconvénients de la méthode : \n",
    "Pour des applications très actives, MongoDB peut nécessiter des ressources système plus importantes que d'autres solutions optimisées pour les messages en temps réél (comme Redis).\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "f2547a60-dc9b-4c4c-a340-491c782be922",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Cas pratique : Quizz Constructif\n",
    "![](https://phpscriptsmall.com/wp-content/uploads/2019/06/online-quiz-1.jpg)\n",
    "\n",
    "## Description du Projet\n",
    "Le projet \"Quizz Constructif\" est une application de quizz en temps réel, où les utilisateurs participent de manière simultanée et peuvent s’aider mutuellement via un chat contrôlé. Le système doit permettre une réponse rapide aux actions des utilisateurs pour assurer une expérience interactive et fluide.\n",
    "\n",
    "## Spécifications Fonctionnelles\n",
    "- **Lancement Simultané du Quizz** : Toutes les questions seront lancées en même temps pour les utilisateurs connectés.\n",
    "- **Gestion des Pseudos** : Chaque utilisateur peut choisir un pseudo à la connexion, sinon un pseudo par défaut (ex. `user1`, `user2`, etc.) est attribué.\n",
    "- **Limite d'Utilisateurs** : Maximum de 30 utilisateurs connectés simultanément.\n",
    "- **Questions à Choix Multiples** : Les questions sont de type QCM (A, B, C, ...).\n",
    "- **Canal de Chat Filtré** : Un canal de chat permet aux utilisateurs d'échanger des indices, mais bloque les réponses directes aux questions.\n",
    "\n",
    "## Détails Supplémentaires\n",
    "\n",
    "- **Sessions Temporaires** : Les utilisateurs et leurs données sont temporaires et sont détruits après chaque session de quizz, ce qui limite la persistance en mémoire. Redis se prête bien à ce besoin car il gère facilement des données temporaires en mémoire.\n",
    "- **Renouvellement du Quizz** : Les questions du quizz sont régénérées et mises à jour à chaque nouvelle session. Cela signifie que chaque connexion peut potentiellement présenter un nouveau jeu de questions, garantissant une expérience renouvelée pour chaque session.\n",
    "\n",
    "## Choix Technologique : Redis\n",
    "### Pourquoi on devrait éviter d'utiliser une BDD SQL : \n",
    " - Les bases de données SQL sont conçues pour des données persistantes, alors que dans ce cas pratique les données sont temporaires.\n",
    " - L'écriture et la lecture rapide est crucial pour notre projet ce qui n'est pas la priorité d'une base de données SQL.\n",
    "\n",
    "### Avantages de Redis pour ce Projet\n",
    "\n",
    "1. **Temps Réel et Communication Instantanée**\n",
    "   - Redis propose une **fonction de publication/souscription (Pub/Sub)** native. Cela permet d'envoyer instantanément les messages de chat entre les utilisateurs connectés, sans délai. Cette communication instantanée est essentielle pour un jeu en temps réel.\n",
    "   \n",
    "2. **Gestion de Données Temporaires et Légères**\n",
    "   - Redis utilise la **mémoire RAM** pour stocker les données, ce qui permet des lectures et écritures rapides. La suppression des utilisateurs à la fin de chaque session limite la quantité de mémoire utilisée.\n",
    "   - Pour une limite de 30 utilisateurs, Redis est plus que suffisant. De plus, la suppression des utilisateurs après chaque session optimise l'utilisation de la RAM et assure des performances constantes.\n",
    "\n",
    "3. **Stockage et Régénération des Questions de Quizz**\n",
    "   - Les questions du quizz peuvent être stockées temporairement dans Redis avec une **date d'expiration** ou un rafraîchissement des données pour chaque nouvelle session.(à confirmer avec le client )\n",
    "   - Redis supporte également des structures de données comme les **hashes et les sets**, qui facilitent le stockage structuré des questions, des réponses, et des scores des utilisateurs.\n",
    "\n",
    "4. **Scalabilité et Limitation des Ressources**\n",
    "   - Redis est conçu pour supporter un grand nombre de connexions simultanées, ce qui est idéal même pour une extension de notre application à plus de 30 utilisateurs.\n",
    "\n",
    "### Inconvénients de MongoDB pour ce cas\n",
    "\n",
    "1. **Absence de Communication en Temps Réel**\n",
    "   - MongoDB n'a pas de mécanisme Pub/Sub natif, ce qui rendrait difficile la gestion d’un chat en temps réel avec filtres.\n",
    "\n",
    "2. **Adaptation Moins Flexible aux Données Temporaires**\n",
    "   - MongoDB est orienté vers des données plus permanentes. Pour des données temporaires, MongoDB serait plus coûteux et moins performant que Redis, surtout dans le cas d’utilisateurs supprimés après chaque session et de questions renouvelées.\n",
    "\n",
    "\n",
    "## Extension Potentielle : Stockage des Données Utilisateur \n",
    "(Cela dépendera de la demande du client)\n",
    "\n",
    "Si un stockage persistant des données utilisateur était nécessaire, on pourrait combiner MongoDB et Redis (comme illusté ci-dessous un exemple d'une application):\n",
    "\n",
    "- **MongoDB** : Pour stocker durablement les informations utilisateur et les résultats de quizz, MongoDB offrirait une gestion efficace des données structurées et un stockage longue durée.\n",
    "  \n",
    "- **Redis en Cache** : Redis servirait à gérer les sessions en temps réel pour garantir rapidité et fluidité des interactions pendant le quizz, en déchargeant MongoDB des données temporaires.\n",
    "\n",
    "Ainsi, Redis assurerait la réactivité en temps réel, tandis que MongoDB préserverait les données importantes à long terme.\n",
    "\n",
    "![](https://romankudryashov.com/blog/2021/06/mongodb-redis-rust/images/architecture.png)\n",
    "\n",
    "\n",
    "## Conclusion\n",
    "Redis est le choix idéal pour le projet \"Quizz Constructif\" en raison de sa gestion rapide des données temporaires, de ses capacités de communication en temps réel, et de son efficacité pour stocker les informations liées au quizz et aux utilisateurs.\n",
    "\n",
    "---"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "f4d8ee47-a936-4420-8049-2a53884ffd9c",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<b>Nous allons aborder plusieurs aspects essentiels dans le développement de ce projet :</b>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "9dd8e6b2-91c6-4a9b-a87f-f5f4aea47a60",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Traitement des questions posées durant le quizz"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "924f9fe0-f3fe-4945-bd52-6a51487b803c",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Les questions pour les quizz seront fournis en deux formats possibles, en `csv` ou en `txt`, qui seront convertis en json afin de les traiter"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "ef495b55-862b-439f-8e6b-d386e9dfb91b",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Convertir des fichiers csv en fichier json"
   ]
  },
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   "execution_count": 77,
   "id": "184745a4-c90c-460c-a143-0e707b76df25",
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   "outputs": [],
   "source": [
    "#convertir un fichier csv en fichier json\n",
    "import csv\n",
    "import json\n",
    "\n",
    "def csv_to_json(csv_file_path, json_file_path):\n",
    "    data = {}\n",
    "\n",
    "    with open(csv_file_path, encoding='utf-8') as csv_file_handler:\n",
    "        csv_reader = csv.DictReader(csv_file_handler)\n",
    "        \n",
    "        for row in csv_reader:\n",
    "            key = row['ID']\n",
    "            if key not in data:\n",
    "                data[key] = []\n",
    "            data[key].append(row)\n",
    "\n",
    "    with open(json_file_path, 'w', encoding='utf-8') as json_file_handler:\n",
    "        json.dump(data, json_file_handler, indent=4, ensure_ascii=False)\n",
    "\n",
    "csv_to_json(\"quizz2.csv\", \"quizz2_new.json\")\n",
    "csv_to_json(\"quizz.csv\", \"quizz_new.json\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "cc16248e-c17e-4d9a-a5ea-26cf271008f2",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Convertir des fichiers txt en fichier json"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 57,
   "id": "3cb879e8-cd72-4ed7-8441-742d00266183",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import json\n",
    "\n",
    "def csv_to_json(txt_file, new_file_merged):\n",
    "    with open(txt_file, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
    "        content = f.read()\n",
    "        \n",
    "    lines = content.split(\"\\n\")\n",
    "    result = {}\n",
    "    for i, line in enumerate(lines):\n",
    "        if line.strip():  \n",
    "            # ignorer la première ligne qui contient les en-têtes\n",
    "            if i == 0:\n",
    "                continue\n",
    "            \n",
    "            data = line.split('\\t')  \n",
    "            question = {\n",
    "                'ID': data[0],\n",
    "                'Question': data[1],\n",
    "                'Choix A': data[2],\n",
    "                'Choix B': data[3],\n",
    "                'Choix C': data[4],\n",
    "                'Choix D': data[5],\n",
    "                'Reponse': data[6],\n",
    "                'Categorie': data[7]\n",
    "            }\n",
    "            \n",
    "            result[data[0]] = [question]  \n",
    "    with open(new_file_merged, 'w', encoding='utf-8') as json_file:\n",
    "        json.dump(result, json_file, ensure_ascii=False, indent=4)\n",
    "\n",
    "csv_to_json(\"quizz.txt\", \"quizzFromTxt.json\")\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "raw",
   "id": "0f2e9a06-9470-4806-adbe-863a3c5d9130",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Résultat : \n",
    "{\n",
    "    \"1\": [\n",
    "        {\n",
    "            \"ID\": \"1\",\n",
    "            \"Question\": \"Quelle est la capitale de la France ?\",\n",
    "            \"Choix A\": \"Paris\",\n",
    "            \"Choix B\": \"Lyon\",\n",
    "            \"Choix C\": \"Marseille\",\n",
    "            \"Choix D\": \"Toulouse\",\n",
    "            \"Reponse\": \"A\",\n",
    "            \"Categorie\": \"Géographie\"\n",
    "        }\n",
    "    ],\n",
    "    \"2\": [\n",
    "        {\n",
    "            \"ID\": \"2\",\n",
    "            \"Question\": \"Quelle est la plus petite planète du système solaire ?\",\n",
    "            \"Choix A\": \"Mercure\",\n",
    "            \"Choix B\": \"Terre\",\n",
    "            \"Choix C\": \"Mars\",\n",
    "            \"Choix D\": \"Jupiter\",\n",
    "            \"Reponse\": \"A\",\n",
    "            \"Categorie\": \"Astronomie\"\n",
    "        }\n",
    "    ],"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "b3b514c9-8c03-4b59-872e-6dc4ad2f767d",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Une fois les questions converties en JSON, elles pourront être facilement gérées avec Redis."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "9dc7627a-9d56-4a32-8e04-571c4ff0cc94",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Création des utilisateurs"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "2d739082-7ed5-4a66-9cd6-108720cf4cbd",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Comparaison entre l’utilisation de `hset` et `redis-om` pour la gestion des données d'utilisateurs\n",
    "\n",
    "## Introduction\n",
    "\n",
    "Dans le cadre du projet **\"Quizz Constructif\"**, nous devons gérer des données d'utilisateurs temporaires en utilisant Redis. Ce document explore deux approches possibles pour structurer et manipuler les données d'utilisateur :\n",
    "1. Utilisation de la commande native Redis `hset`\n",
    "2. Utilisation de `redis-om`, une bibliothèque Redis permettant de structurer les données en modèles (ORM-like).\n",
    "\n",
    "L’objectif est de comparer les deux approches en termes de structure, performances, et facilité de maintenance.\n",
    "\n",
    "## Méthode\n",
    "\n",
    "### Option 1: Utilisation de `hset`\n",
    "\n",
    "La méthode `hset` est utilisée pour insérer directement des valeurs clés dans un hash Redis. Dans notre cas, elle pourrait être utilisée pour stocker chaque utilisateur comme suit :"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 62,
   "id": "98d02843-0699-4212-8105-5b6285aeb46a",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "User 19865 info: {'pseudo': 'Alex', 'score': '10'}\n",
      "Updated score for John: {'pseudo': 'John', 'score': '5'}\n",
      "User 19865 exists? 0\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Fonction pour ajouter un utilisateur avec pseudo et score initial\n",
    "def add_user(user_id, pseudo):\n",
    "    r.hset(f\"user:{user_id}\", \"pseudo\", pseudo)\n",
    "    r.hset(f\"user:{user_id}\", \"score\", 0)\n",
    "\n",
    "# Exemple de création d'utilisateurs\n",
    "add_user(19865, \"Alex\")\n",
    "add_user(23269, \"John\")\n",
    "\n",
    "# Fonction pour mettre à jour le score d'un utilisateur\n",
    "def update_score(user_id, score):\n",
    "    r.hset(f\"user:{user_id}\", \"score\", score)\n",
    "\n",
    "# Exemple de mise à jour de score pour Alex\n",
    "update_score(19865, 10)\n",
    "\n",
    "# Fonction pour récupérer les informations d'un utilisateur\n",
    "def get_user(user_id):\n",
    "    return r.hgetall(f\"user:{user_id}\")\n",
    "\n",
    "# Exemple d'affichage des informations de l'utilisateur Alex\n",
    "user_info = get_user(19865)\n",
    "print(\"User 19865 info:\", user_info)\n",
    "\n",
    "# Fonction pour incrémenter le score d'un utilisateur\n",
    "def increment_score(user_id, increment=1):\n",
    "    r.hincrby(f\"user:{user_id}\", \"score\", increment)\n",
    "\n",
    "# Exemple d'incrémentation du score de John\n",
    "increment_score(23269, 5)\n",
    "\n",
    "# Récupération et affichage du score de John\n",
    "print(\"Updated score for John:\", get_user(23269))\n",
    "\n",
    "# Fonction pour supprimer un utilisateur\n",
    "def delete_user(user_id):\n",
    "    r.delete(f\"user:{user_id}\")\n",
    "\n",
    "# Suppression de l'utilisateur Alex\n",
    "delete_user(19865)\n",
    "\n",
    "# Vérification de la suppression\n",
    "print(\"User 19865 exists?\", r.exists(\"user:19865\"))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "09f649e4-5f0a-46c8-ae25-727f3b61bc06",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Chaque utilisateur est enregistré dans un hash avec son pseudo et son score, utilisant comme clé user:`{user_id}`.\n",
    "\n",
    "### Option 2: Utilisation de redis-om\n",
    "`redis-om` permet de modéliser les utilisateurs en utilisant des classes Python et gère automatiquement la création et l’accès aux données dans Redis.\n",
    "\n",
    "Exemple de modèle `redis-om` pour un utilisateur :"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "id": "c920d5a9-db7e-40e9-ac79-07321944850f",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import datetime\n",
    "import dateutil.parser\n",
    "from typing import List, Optional\n",
    "\n",
    "from redis_om import (\n",
    "    JsonModel,\n",
    "    Field,\n",
    "    Migrator,\n",
    ")\n",
    "\n",
    "\n",
    "class Person2(JsonModel):\n",
    "    id : int = Field(index=True)\n",
    "    pseudo : str = Field(index=True)\n",
    "    verified: bool = Field(index=True)\n",
    "    personal_statement: Optional[str] = Field(index=True) , \n",
    "    score : float = Field(index=True)\n",
    "\n",
    "Migrator().run()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "id": "6dd06a0d-2775-4d55-9590-16307b85672f",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Personne 1\n",
    "person1 = Person2(**{\n",
    "    \"id\": 1,\n",
    "    \"pseudo\": \"Alex\",\n",
    "    \"verified\": True,\n",
    "    \"personal_statement\": \"I like video games\" , \n",
    "    \"score\" : 0.0\n",
    "}).save()\n",
    "\n",
    "# Personne 2\n",
    "person2 = Person2(**{\n",
    "    \"id\": 2,\n",
    "    \"pseudo\": \"John\",\n",
    "    \"verified\": True,\n",
    "    \"personal_statement\": \"\" , \n",
    "    \"score\" : 0.0\n",
    "}).save()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "6a9d55e3-cf38-4d12-991a-b54b6dfb4cc4",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Fonctionnalités de Redis-OM\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "id": "846e91e4-2535-4ffa-a749-49c3fd4cefb1",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Person2(pk='01JBSRSQ5300ZA6S8Z5VA1V4HX', id=1, pseudo='user1', verified=True, personal_statement='I like video games', score=0.0)"
      ]
     },
     "execution_count": 20,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "id = person1.pk\n",
    "person1 = Person2.get(id)\n",
    "\n",
    "# modify\n",
    "person1 = Person2.get(id)\n",
    "person1.pseudo = \"user1\"\n",
    "\n",
    "# save les modifications ajoutés \n",
    "person1.save()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "id": "8d794168-dee4-4a06-afb7-0da059771bd1",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "pk='01JBSQ4NQYA9FCNSSEA8TGJ74W' id=1 pseudo='Alex' verified=True personal_statement='I like video games' score=0.0\n",
      "pk='01JBSQ4NR4T5QWM3QYKHXT7Q9D' id=2 pseudo='John' verified=True personal_statement='' score=0.0\n",
      "pk='01JBSRSQ5NF5EC1EBNXY7C1R0C' id=2 pseudo='John' verified=True personal_statement='' score=0.0\n",
      "pk='01JBSRSQ5300ZA6S8Z5VA1V4HX' id=1 pseudo='user1' verified=True personal_statement='I like video games' score=0.0\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Récupérer tous les enregistrements de `Person`\n",
    "all_people = Person2.find().all()\n",
    "for person in all_people:\n",
    "    print(person)  \n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 31,
   "id": "981a34a9-9316-48f8-a19f-c836eb602844",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[Person2(pk='01JBSQ4NR4T5QWM3QYKHXT7Q9D', id=2, pseudo='John', verified=True, personal_statement='', score=0.0),\n",
      " Person2(pk='01JBSRSQ5NF5EC1EBNXY7C1R0C', id=2, pseudo='John', verified=True, personal_statement='', score=0.0)]\n",
      "-\n",
      "[Person2(pk='01JBSQ4NQYA9FCNSSEA8TGJ74W', id=1, pseudo='Alex', verified=True, personal_statement='I like video games', score=0.0)]\n",
      "-\n",
      "[Person2(pk='01JBSQ4NR4T5QWM3QYKHXT7Q9D', id=2, pseudo='John', verified=True, personal_statement='', score=0.0),\n",
      " Person2(pk='01JBSRSQ5NF5EC1EBNXY7C1R0C', id=2, pseudo='John', verified=True, personal_statement='', score=0.0)]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pprint\n",
    "# Rechercher toutes les personnes avec score > 0 et vérifiées\n",
    "people_with_score = Person2.find(\n",
    "    (Person2.score > 0) & (Person2.verified == True)\n",
    ").all()\n",
    "pprint.pprint(people)\n",
    "print(\"-\")\n",
    "\n",
    "# Rechercher les personnes dont le score est supérieur à 75 ou avec le pseudo \"Alex\"\n",
    "people = Person2.find(\n",
    "    (Person2.score > 75) | (Person2.pseudo == \"Alex\")\n",
    ").all()\n",
    "pprint.pprint(people)\n",
    "print(\"-\")\n",
    "\n",
    "# Recherche complexe combinée\n",
    "people = Person2.find(\n",
    "    ((Person2.score > 21) & (Person2.pseudo == \"Alex\")) |\n",
    "    ((Person2.score > 75) | (Person2.pseudo == \"John\"))\n",
    ").all()\n",
    "pprint.pprint(people)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 30,
   "id": "54336977-9b02-47e6-bddb-968762ffa783",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Supprimer tous les utilisateurs une fois la session terminé \n",
    "for person  in Person2.find().all() : \n",
    "    id = person1.pk\n",
    "    person.delete(id) "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "3e8f799f-69f1-4237-bbac-0db7fb8249da",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Person not found\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Suppression d'une personne avec un ID spécifique\n",
    "from redis_om import NotFoundError\n",
    "\n",
    "try:\n",
    "    Person2.get(1).delete() \n",
    "except NotFoundError:\n",
    "    print(\"Person not found\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "2021058d-81cd-49fa-8249-9cdce8505ff9",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Discussion :\n",
    "Pour un projet comme **\"Quizz Constructif\"** :\n",
    "\n",
    "`Redis-OM` : Un bon choix si l’application doit évoluer avec des fonctionnalités de recherche, de tri, ou une gestion structurée des utilisateurs (surtout si de nouveaux besoins apparaissent).\n",
    "\n",
    "`hset` simple : Convient mieux si l’objectif est de rester simple, rapide et éphémère, car Redis gère facilement des hashs pour 30 utilisateurs temporaires sans nécessiter de modèles.\n",
    "\n",
    "### Conclusion :\n",
    "Pour ce cas spécifique, où la performance et la simplicité priment et les données sont temporaires, la méthode `hset` est probablement le meilleur choix, car elle est légère et suffit pour les besoins actuels de l’application.\n",
    "Si des besoins plus complexes sont envisageables, alors Redis OM pourrait être plus bénéfique."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "5c236a7c-994b-4aed-82ef-b386a7d92841",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Les jointures des questions du quizz "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "b0d3c1b1-b00e-4c85-b90f-74cabd380ac7",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Les questions sont divisés en plusieurs catégories,\n",
    "\n",
    "        {\n",
    "            \"ID\": \"1\",\n",
    "            \"Question\": \"Quelle est la capitale de la France ?\",\n",
    "            \"Choix A\": \"Paris\",\n",
    "            \"Choix B\": \"Lyon\",\n",
    "            \"Choix C\": \"Marseille\",\n",
    "            \"Choix D\": \"Toulouse\",\n",
    "            \"Reponse\": \"A\",\n",
    "            \"Categorie\": \"Géographie\"\n",
    "        }\n",
    "Nous pourront réaliser une jointure entre de fichiers json pour regrouper les questions de la `même catégorie`.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "f18643f7-a4a8-4017-972c-d6d4d8190cf2",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![](https://storage.googleapis.com/sales.appinst.io/2017/05/quiz-app-screenshot-1.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "1f6c8912-544e-4f2a-addc-ef2dc162683b",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 1- Par boucle imbriquée "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "0c879a3d-2393-46f0-ac64-79c0c6041d95",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Il s'agit de parcourir les deux fichiers et ajouter les questions de la catégorie donnée."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "be464afc-0737-4cef-95b6-b6a13a29db95",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import json\n",
    "import collections\n",
    "from collections import defaultdict\n",
    "\n",
    "def filter_and_merge_by_category(file1, file2, category):\n",
    "    with open(file1, \"r\", encoding='utf-8') as file1, open(file2, \"r\", encoding='utf-8') as file2:\n",
    "        data1 = json.load(file1)\n",
    "        data2 = json.load(file2)\n",
    "    merged_data = defaultdict(list)\n",
    "\n",
    "    for data in [data1, data2]:\n",
    "        for key, questions in data.items():\n",
    "            for question in questions:\n",
    "                if question.get(\"Categorie\") == category:\n",
    "                    merged_data[key].append(question)\n",
    "    with open(f\"{category}_questionsNestedLoop.json\", \"w\") as output_file:\n",
    "        json.dump(merged_data, output_file, indent=4, ensure_ascii=False)\n",
    "category = \"Astronomie\"\n",
    "filter_and_merge_by_category(\"quizz_new.json\", \"quizz2_new.json\", category)\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "814ee14f-7927-47c2-946a-c5c8156ee924",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Ce type de jointure est simple mais inefficace pour des grandes quantités de données."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "dac49366-d5ed-499a-a6f2-25e8de87d07d",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 2- Tri par fusion "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "2a5a9f6f-cc1f-4e0b-880d-15b3c36fa3c4",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Exécuter une jointure pour fusionner deux fichiers JSON, en triant les données par ID et en combinant les questions en une seule structure"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "id": "546ae41d-4c41-436e-ad86-0d2f68e97acd",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import json\n",
    "def merge_sort_join(file1, file2, category):\n",
    "    with open(file1, \"r\") as file1, open(file2, \"r\") as file2:\n",
    "        data1 = json.load(file1)\n",
    "        data2 = json.load(file2)\n",
    " \n",
    "    filtered_data1 = [q for questions in data1.values() for q in questions if q.get(\"Categorie\") == category]\n",
    "    filtered_data2 = [q for questions in data2.values() for q in questions if q.get(\"Categorie\") == category]\n",
    "\n",
    "    # trier\n",
    "    sorted_data1 = sorted(filtered_data1, key=lambda x: x[\"ID\"])\n",
    "    sorted_data2 = sorted(filtered_data2, key=lambda x: x[\"ID\"])\n",
    "\n",
    "    merged_result = []\n",
    "    i, j = 0, 0\n",
    "    while i < len(sorted_data1) and j < len(sorted_data2):\n",
    "        if sorted_data1[i][\"ID\"] == sorted_data2[j][\"ID\"]:\n",
    "            merged_result.append({**sorted_data1[i], **sorted_data2[j]})\n",
    "            i += 1\n",
    "            j += 1\n",
    "        elif sorted_data1[i][\"ID\"] < sorted_data2[j][\"ID\"]:\n",
    "            merged_result.append(sorted_data1[i])\n",
    "            i += 1\n",
    "        else:\n",
    "            merged_result.append(sorted_data2[j])\n",
    "            j += 1\n",
    "\n",
    "    merged_result.extend(sorted_data1[i:])\n",
    "    merged_result.extend(sorted_data2[j:])\n",
    "    with open(f\"{category}_questions_triFusion.json\", \"w\") as output_file:\n",
    "        json.dump(merged_result, output_file, indent=4, ensure_ascii=False)\n",
    "\n",
    "\n",
    "category = \"Astronomie\"\n",
    "result_merge_sort = merge_sort_join(\"quizz_new.json\", \"quizz2_new.json\", category)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "1801cfab-e7e9-44fb-b7d1-be6001e7414d",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Permet une jointure plus efficace, notamment pour des données qui sont triées au préalable."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "b1ed7910-2d0c-470c-bb73-769baea62733",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 3- Tri par hachage "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "142380f9-b18a-4c55-831c-e0a8b559f036",
   "metadata": {},
   "source": [
    "La fonction consiste à créer une table de hachage sur la plus petite des tables, parcourir la deuxème table et combiner les données si une correspondance est trouvée sur la table de hachage."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "id": "0321b374-cd98-4fe4-aa37-70e2b92ccb32",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def hash_join(file1, file2, category):\n",
    "    with open(file1, \"r\") as file1, open(file2, \"r\") as file2:\n",
    "        data1 = json.load(file1)\n",
    "        data2 = json.load(file2)\n",
    "\n",
    "    filtered_data1 = [q for questions in data1.values() for q in questions if q.get(\"Categorie\") == category]\n",
    "    filtered_data2 = [q for questions in data2.values() for q in questions if q.get(\"Categorie\") == category]\n",
    "\n",
    "    # Construire une table de hachage \n",
    "    hash_table = {row[\"ID\"]: row for row in filtered_data2}\n",
    "\n",
    "    merged_result = []\n",
    "    for row in filtered_data1:\n",
    "        if row[\"ID\"] in hash_table:\n",
    "            merged_result.append({**row, **hash_table[row[\"ID\"]]})\n",
    "        else:\n",
    "            merged_result.append(row)  \n",
    "\n",
    "    for row in filtered_data2:\n",
    "        if row[\"ID\"] not in [r[\"ID\"] for r in merged_result]:\n",
    "            merged_result.append(row)\n",
    "\n",
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    "Cette méthode est généralement la plus performante des trois, surtout pour des ensembles de données volumineux."
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    "Extrait du résultat : \n",
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    "        \"Question\": \"Quelle est la durée d'une année sur Mars en jours terrestres ?\",\n",
    "        \"Choix A\": \"365\",\n",
    "        \"Choix B\": \"687\",\n",
    "        \"Choix C\": \"432\",\n",
    "        \"Choix D\": \"310\",\n",
    "        \"Reponse\": \"B\",\n",
    "        \"Categorie\": \"Astronomie\"\n",
    "    },\n",
    "    {\n",
    "        \"ID\": \"15\",\n",
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    "        \"Choix A\": \"Saturne\",\n",
    "        \"Choix B\": \"Jupiter\",\n",
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    "        \"Choix D\": \"Terre\",\n",
    "        \"Reponse\": \"B\",\n",
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    "]"
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    "## Comparaison des trois algorithmes "
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       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
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     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "def measure_time(algorithm, file1, file2, category, iterations):\n",
    "    start_time = time.time()\n",
    "    for _ in range(iterations):\n",
    "        algorithm(file1, file2, category)\n",
    "    end_time = time.time()\n",
    "    return end_time - start_time\n",
    "\n",
    "# Tester les temps d'exécution pour chaque algorithme avec différentes itérations\n",
    "file1 = \"quizz_new.json\"\n",
    "file2 = \"quizz2_new.json\"\n",
    "category = \"Astronomie\"\n",
    "iterations_list = [1, 10, 50,100, 500]  # Différents nombres d'itérations pour observer la variation\n",
    "\n",
    "nested_loop_times = []\n",
    "merge_sort_times = []\n",
    "hash_join_times = []\n",
    "\n",
    "for iterations in iterations_list:\n",
    "    nested_loop_times.append(measure_time(filter_and_merge_by_category, file1, file2, category, iterations))\n",
    "    merge_sort_times.append(measure_time(merge_sort_join, file1, file2, category, iterations))\n",
    "    hash_join_times.append(measure_time(hash_join, file1, file2, category, iterations))\n",
    "\n",
    "# Tracer les résultats\n",
    "plt.plot(iterations_list, nested_loop_times, label=\"Nested Loop Join\", marker='o')\n",
    "plt.plot(iterations_list, merge_sort_times, label=\"Merge Sort Join\", marker='o')\n",
    "plt.plot(iterations_list, hash_join_times, label=\"Hash Join\", marker='o')\n",
    "\n",
    "plt.xlabel(\"Nombre d'itérations\")\n",
    "plt.ylabel(\"Temps d'exécution (secondes)\")\n",
    "plt.title(\"Comparaison des performances des algorithmes de jointure\")\n",
    "plt.legend()\n",
    "plt.grid()\n",
    "plt.show()"
   ]
  },
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   "source": [
    "### Conclusion \n",
    "Typiquement, les trois algorithmes de jointure sont censés avoir des performances différentes (résultat clair avec des fichiers volumineux -grand nombre de questions-)\n",
    " - Hash join => le plus rapide avec une complexité O(n)\n",
    " - Sorted List => une complexité O(nlogn)\n",
    " - Nested Loop- Boucle imbriquée => le plus lent O(n²)"
   ]
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   "source": [
    "# Gestion du canal de chat(Pub-Sub)\n",
    "\n",
    "## Introduction\n",
    "\n",
    "Dans le cadre du projet \"Quizz Constructif\", l'utilisation d'un modèle de publication/souscription (Pub/Sub) est essentielle pour assurer une communication en temps réel entre les utilisateurs et le serveur. Ce modèle permet aux utilisateurs de recevoir instantanément les mises à jour des questions du quizz et d'échanger des messages via le canal de chat. Redis, en tant que base de données en mémoire, offre une excellente prise en charge de cette fonctionnalité.\n",
    "\n",
    "## Méthodes\n",
    "\n",
    "Le modèle Pub/Sub de Redis permet de publier des messages sur un canal et de s'abonner à ce canal pour recevoir ces messages. Dans notre application, nous allons utiliser Redis pour gérer les mises à jour des questions du quizz et les messages échangés entre les utilisateurs.\n",
    "\n",
    "### Étapes de mise en œuvre :\n",
    "\n",
    "1. **Configuration du serveur Redis** : Assurez-vous que le serveur Redis est en cours d'exécution.\n",
    "2. **Publication des messages** : Lorsqu'une nouvelle question est ajoutée ou qu'un utilisateur envoie un message, il est publié sur le canal approprié.\n",
    "3. **Abonnement aux messages** : Les utilisateurs s'abonnissent à ce canal pour recevoir les mises à jour.\n",
    "\n",
    "\n",
    "![](https://blog.containerize.com/fr/introduction-to-redis-pubsub-and-how-does-it-work/images/redis-pub-sub.png)\n",
    "\n",
    "## Résultats\n",
    "\n",
    "### Exemple de Code (Pub/Sub sur le canal de l'application)\n",
    "\n",
    "Voici un exemple de code en Python qui illustre comment utiliser Pub/Sub avec Redis pour notre projet dans le but de publier des indices dans le canal :"
   ]
  },
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   "source": [
    "<b>Pub : </b>"
   ]
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   "outputs": [],
   "source": [
    "import redis\n",
    "import random\n",
    "import time\n",
    "\n",
    "# Connexion à Redis\n",
    "r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)\n",
    "\n",
    "# Liste d'indices possibles\n",
    "clue = \"Exemple d'indice\" \n",
    "\n",
    "# Fonction pour publier des indices\n",
    "def publish_clue(clue):\n",
    "    # filtrage de l'indice avant qu'il soit publié \n",
    "    r.publish('quiz_channel', clue)\n",
    "\n",
    "for _ in range(100):\n",
    "    publish_clue(clue)\n",
    "    print(f\"Publié : {clue}\")\n",
    "    time.sleep(1)  \n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "969f00f9",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<b>Sub : </b>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "c078cde2",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# à executer séparemment\n",
    "import redis\n",
    "import threading\n",
    "\n",
    "# Connexion à Redis\n",
    "r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)\n",
    "def listen_to_messages():\n",
    "    pubsub = r.pubsub()\n",
    "    pubsub.subscribe('quiz_channel')\n",
    "    \n",
    "    for message in pubsub.listen():\n",
    "        if message['type'] == 'message':\n",
    "            print(f\"Nouvelle indice reçue : {message['data'].decode('utf-8')}\")\n",
    "\n",
    "# Démarrer le thread d'écoute\n",
    "listener_thread = threading.Thread(target=listen_to_messages)\n",
    "listener_thread.start()\n"
   ]
  },
  {
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   "id": "f697282b-260e-4a62-a1a6-3f985c46c44d",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Discussion\n",
    "\n",
    "L'utilisation de Pub/Sub dans notre application \"Quizz Constructif\" présente plusieurs avantages. En permettant aux utilisateurs de recevoir instantanément les nouvelles questions, nous garantissons une expérience interactive et engageante. Ce modèle de communication favorise également l'échange de messages dans le canal de chat, renforçant ainsi la collaboration entre les utilisateurs.\n",
    "\n",
    "**Serait-il possible d'opter pour MongoDB ?**\n",
    " \n",
    "Si nous tentions d'utiliser MongoDB pour le modèle Pub/Sub, la mise en œuvre serait plus complexe et moins performante. MongoDB ne dispose pas d'un mécanisme de Pub/Sub intégré, ce qui nécessiterait la mise en place de clusters et de réplicats pour garantir une communication en temps réel -comme nous avons vu dans la partie MongiDB précedemment-, en ajoutant des coûts et une complexité de gestion. De plus, MongoDB n’est pas optimisé pour gérer des messages rapides et éphémères en mémoire comme Redis, rendant cette solution moins adaptée pour les échanges en temps réel de notre application.\n",
    "\n",
    "## Conclusion\n",
    "\n",
    "En intégrant le modèle Pub/Sub de Redis dans le projet \"Quizz Constructif\", nous sommes en mesure d'assurer une communication en temps réel efficace entre les utilisateurs et le serveur. Cette approche améliore l'interactivité et la fluidité de l'expérience utilisateur, essentielle pour un quizz en ligne. \n"
   ]
  },
  {
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   "id": "06430156-9f71-4f12-9ebf-236dae16ebf2",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<h1>Recapitulatif</h1>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "822902c4",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Ce rapport explore l'importance de la `dénormalisation` et l’utilité des bases de données NoSQL `Redis` et `MongoDB`. Nous avons comparé leurs fonctionnalités clés.\n",
    "\n",
    "Dans un cas pratique de quiz en temps réel, Redis a été choisi pour ses capacités de réponse rapide, de gestion des notifications en direct, et de suppression automatique des données.\n",
    "\n",
    "En conclusion, Redis et MongoDB apportent des solutions puissantes pour des applications nécessitant rapidité et adaptabilité des données."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "c7d144dd",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Ressources :**\n",
    "\n",
    "- [Bases de Données Avancées - SQL, NoSQL, NewSQL](https://lipn.univ-paris13.fr/~cerin/BD_AVANCEES/SQL_NoSQL_NewSQL.pdf)\n",
    "- [Comprendre la jointure en bases de données](https://lipn.univ-paris13.fr/~cerin/jointure.pdf)\n",
    "- [Convertir un fichier CSV en JSON avec Python](https://www.askpython.com/python/examples/convert-csv-to-json)\n",
    "- [Documentation des commandes Redis](https://redis.io/commands/)\n",
    "- [Guide de démarrage rapide Redis](https://developer.redis.com/howtos/quick-start)\n",
    "- [Documentation Redis Pub/Sub](https://redis.io/docs/interact/pubsub/)\n",
    "- [Utilisation de Pub/Sub avec Redis et Python (StackHero)](https://www.stackhero.io/fr-fr/services/Redis/documentations/Utilisation-avec-Python/Comment-utiliser-Pub-Sub-avec-Redis-et-Python)\n",
    "- [Redis pour les débutants](https://redis.com/redis-for-dummies/)\n",
    "- [MongoDB avec Python](https://www.mongodb.com/languages/python)\n",
    "- [Pub/Sub avec MongoDB](https://www.mongodb.com/blog/post/pubsub-with-mongodb)\n",
    "- [LPASUR - Université Paris 13](https://lipn.univ-paris13.fr/~cerin/LPASUR/)\n",
    "- [Image Pub-Sub](https://blog.containerize.com/fr/introduction-to-redis-pubsub-and-how-does-it-work/images/redis-pub-sub.png)\n",
    "- [Catégorie de questions du quizz](https://storage.googleapis.com/sales.appinst.io/2017/05/quiz-app-screenshot-1.png)\n",
    "- [Exemple de quizz en temps réel](https://phpscriptsmall.com)\n",
    "- [Image MongoDB](https://webimages.mongodb.com)\n",
    "- [Image Redis](https://clarkes.team)\n",
    "- [Data Structure](https://media.licdn.com/dms/image/v2/D5612AQHvX3Ftp9DLlQ/article-cover_image-shrink_720_1280/article-cover_image-shrink_720_1280/0/1722349221203?e=2147483647&v=beta&t=W1PXm4d6ueeRKqpgg_T0MQAUftcl1D-xEDLWMycyRR4)\n",
    "- [Redis-cache](https://romankudryashov.com/blog/2021/06/mongodb-redis-rust/images/architecture.png)\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "79bcc799-a68e-4778-bf44-c329d4b2f15b",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<code>Merci !</code>\n",
    "\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.12.7"
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