# PROGRAMAR un simple y minimalista CRUD de acceso a datos con Python

## TAREAS :

- [X]  traducidos los ficheros Java a Python scripts con funcionalidad equivalente (acceso a SQLite por un lado y a MongoDB por el otro )

- [ ] Testear / debug ?

- [ ] incorporar el uso de la librería Python  'Faker' (ver a continuación) para poblar las bases de datos con datos 'falsos' para test.

## Recetas y pócimas Python

- [Uso de entornos virtuales mágicos](https://pythonisas.github.io/Pythonisas/entornos-virtuales-en-python.html)
- [Para tus bases de datos ...¿Generar datos de prueba aleatoriamente?](https://pythonisas.github.io/Pythonisas)

## Recursos

### En particular sobre la cuestión python + SQLite / mongoDB :

- [programando bases de datos SQLite, artículo del "El Libro de Python"](https://ellibrodepython.com/bases-datos-sqlite-python) 


### En general  sobre la cuestión :

- [Documentación Oficial en ES](https://docs.python.org/es/3/)
- ["Inventa tus propios juegos de computadora con Python"](https://inventwithpython.com/es/)

## Diagrama de flujo de los scripts Python :

La Base de Datos en ambos casos será unas simples tablas de 'alumnos' y 'profesores' siguiendo el patrón de lo programado en los ficheros Java de ejemplo (disponibles en este Proyecto)

```
                ╔═══════════════════════════════════╗
                ║   CRUD Minimalista con Python 🐍  ║
                ╚═══════════════╤═══════════════════╝
                                │
                    ┌───────────┴───────────┐
                    │   TABLAS / Colecciones │
                    │  ┌─────────┐ ┌──────┐ │
                    │  │alumnos  │ │profes │ │
                    │  └─────────┘ └──────┘ │
                    └───────────┬───────────┘
                                │
                       ┌────────┴────────┐
                       │  C reate + R ead │
                       └────────┬────────┘
                                │
                ┌───────────────┴───────────────┐
                │                               │
        ┌───────┴────────┐             ┌────────┴───────┐
        │  EJEMPLO A)    │             │  EJEMPLO B)    │
        │                │             │                │
        │  ┌──────────┐  │             │  ┌──────────┐  │
        │  │  SQLite   │  │             │  │ MongoDB  │  │
        │  │   .db     │  │             │  │  { }     │  │
        │  └─────┬────┘  │             │  └─────┬────┘  │
        │        │       │             │        │       │
        │    ◄──►│       │             │    ◄──►│       │
        │        │       │             │        │       │
        │  ┌─────┴────┐  │             │  ┌─────┴────┐  │
        │  │  Python   │  │             │  │  Python   │  │
        │  │  sqlite3  │  │             │  │  pymongo  │  │
        │  └──────────┘  │             │  └──────────┘  │
        └────────────────┘             └────────────────┘
              SQL                         NoSQL
         (Relacional)                  (Documentos)
```

## 📁 Estructura del Proyecto



```
programar-un-simple-y-minimalista-CRUD-de-acceso-a-datos-con-Python\
├── README.md                          ← este fichero
├── acceso-a-sqlite-via-java.jar       ← ejemplo Java original (SQLite)
├── acceso-a-MongoDB-via-java.jar      ← ejemplo Java original (MongoDB)
├── crud_sqlite.py                     ✅ Ejemplo A — funcional
├── crud_mongodb.py                    ✅ Ejemplo B — funcional (*)
└── dam.db                             ← BD SQLite generada automáticamente
```

> (*) `crud_mongodb.py` requiere una cadena de conexión a un servidor MongoDB válido (Atlas o local)

---

## EJEMPLO A): SQLite `<->` Python

📄 **Fichero:** `crud_sqlite.py`
🔧 **Dependencias:** ninguna (sqlite3 viene con Python)

```bash
python3 crud_sqlite.py
```

### ✅ Equivalencia Java → Python

| **Concepto Java**                      | **Equivalente Python**                          |
|:---------------------------------------|:------------------------------------------------|
| `DriverManager.getConnection(url)`     | `sqlite3.connect(db_name)`                      |
| `Statement` / `PreparedStatement`      | `cursor.execute()` con `?` placeholders         |
| `ResultSet` + `rs.next()`              | `cursor.fetchall()` + iteración                 |
| `pstmt.setString()` / `pstmt.setInt()` | tupla directa `(valor1, valor2)`                |
| `try-with-resources`                   | `try/finally` + `conn.close()`                  |
| INSERT uno a uno con `executeUpdate()` | `executemany()` — inserta todos de una vez      |

### 💡 Notas

- Python **no necesita driver externo** para SQLite (módulo `sqlite3` incluido en la stdlib)
- `executemany()` es más pythónico que insertar fila a fila como en Java
- La BD `dam.db` se recrea desde cero en cada ejecución

---

## EJEMPLO B): MongoDB `<->` Python

📄 **Fichero:** `crud_mongodb.py`
🔧 **Dependencias:** `pip install pymongo[srv]`

```bash
python3 crud_mongodb.py
```

### ✅ Equivalencia Java → Python

| **Concepto Java**                              | **Equivalente Python**                  |
|:-----------------------------------------------|:----------------------------------------|
| `MongoClients.create(configuracion)`           | `MongoClient(CADENA_CONEXION)`          |
| `baseDatos.runCommand(new Document("ping",1))` | `cliente.admin.command("ping")`         |
| `clienteMongo.listDatabaseNames()`             | `cliente.list_database_names()`         |
| `baseDatos.listCollectionNames()`              | `db.list_collection_names()`            |
| `coleccion.find()` + bucle de claves           | `coleccion.find()` + `doc.items()`      |
| *(no existía en el Java)*                      | `$lookup` + `$unwind` (equivale a JOIN) |

### 💡 Notas

- La cadena de conexión del Java original (`clusterdam2025.9q7lm`) ya no está activa
- Para probar, cambiar `CADENA_CONEXION` por una conexión válida:
  - **Atlas:** `mongodb+srv://user:pass@cluster.xxxxx.mongodb.net/`
  - **Local:** `mongodb://localhost:27017`
- Se añadió un **`$lookup`** (equivalente a JOIN) que no existía en el Java, para mostrar alumnos con sus profesores — igual que en el ejemplo SQLite
- Las colecciones se recrean en cada ejecución (`drop()` + `insert_many()`)