Python có tốt cho mysql không?
|
Khoảng 20 năm trước, chỉ có một số ít ngôn ngữ lập trình mà một kỹ sư phần mềm cần phải biết rõ. Ngay cả trước đó, Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc hay còn gọi là SQL, là ngôn ngữ sử dụng khi bạn cần hiểu nhanh về một số dữ liệu, tìm nạp bản ghi và sau đó rút ra kết luận sơ bộ, cuối cùng có thể dẫn đến báo cáo hoặc viết ứng dụng.
Ngày nay, dữ liệu có nhiều hình dạng và định dạng, không nhất thiết phải đồng nghĩa với cơ sở dữ liệu quan hệ nữa. Dữ liệu tồn tại trong các tệp CSV, văn bản thuần túy và trên web cũng như ở nhiều định dạng khác nhau. Chính trong mê cung dữ liệu này, bộ công cụ thư viện rộng lớn của Python tỏa sáng Show
Với một tập hợp lớn các thư viện trợ giúp và các nền tảng liên quan, Python là một ngôn ngữ lập trình tuyệt vời để khám phá dữ liệu nhanh chóng và lặp đi lặp lại. Bộ thư viện của Python bao gồm mọi thứ, từ trực quan hóa dữ liệu đến phân tích thống kê, giúp các nhà phát triển thuận tiện chuyển sang phân tích dữ liệu và bắt đầu xác định các mẫu Các trường hợp sử dụng cho SQL và PythonSQL được thiết kế để truy vấn và trích xuất dữ liệu từ các bảng trong cơ sở dữ liệu. SQL rất tốt trong việc cho phép bạn với tư cách là nhà phát triển, liên kết (hoặc hợp nhất) một số dữ liệu với nhau một cách liền mạch. Kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng là một thế mạnh chính Tuy nhiên, SQL không được thiết kế để thao tác hoặc chuyển đổi dữ liệu sang các định dạng khác. Các loại thao tác dữ liệu cấp cao phổ biến trong khoa học dữ liệu, chẳng hạn như phân tích thống kê, kiểm tra hồi quy và thao tác dữ liệu chuỗi thời gian, rất khó đạt được khi chỉ sử dụng SQL Python, mặt khác, có một Thư viện phân tích dữ liệu nổi tiếng có tên là Pandas, được thiết kế đặc biệt để phân tích dữ liệu và . Python đặc biệt phù hợp với dữ liệu có cấu trúc (dạng bảng) có thể được tìm nạp bằng SQL và sau đó yêu cầu thao tác xa hơn, điều này có thể khó đạt được nếu chỉ sử dụng SQL. Điều này dẫn đến câu hỏi sau. Khi nào bạn nên sử dụng Python so với. SQL? Sự khác biệt của SQL và PythonSử dụng SQL để truy xuất dữ liệu cần thiết cho phân tích, sau đó sử dụng các thư viện Python chuyên dụng để xử lý dữ liệu đó Hãy xem một ví dụ sử dụng SQL. Giả sử chúng tôi có bảng cơ sở dữ liệu sau với thông tin khách sạn được gọi là khách sạn. Đây là một tập dữ liệu mẫu nhỏ về thông tin có trong bảng. Bảng này có thể bao gồm hàng nghìn hoặc hàng triệu hàng (mục nhập), mỗi hàng đại diện cho một khách sạn TênThành phốĐườngGiáTiền tệStarsĐiện thoại1 Qua dei ValeriRomeQua Dei Valeri 154đô la Mỹ 5 Nhà nghỉ 108 MinutesMoscowTòa nhà 5/6 đường Malaya Ordynka. 4 ứng dụng. 324đô la Mỹ 1 7(495) 795-4259 Nhà trọ 1st Arbat tại NovinskyMoscowNovinsky Bulvar 1/2 Ứng dụng 6426đô la Mỹ 1 7(967)0130047 A Plus HostelPrahaNa Florenci 14 13/3314đô la Mỹ 3 Khách sạn Aalborg AmsterdamAmsterdamSarphatipark 10639đô la Mỹ 3 106 – 1073 Adagio Access Vanves Porte de ChatillonParis5 rue Aristide Briand,53đô la Mỹ 3,5 33140955600 Khách sạn Advisor Hà NộiHà Nội51 Nguyễn Siêu, Hoàn Kiếm13đô la Mỹ 2 39935766 Khách sạn Afrian HouseCairo15 Phố Emad El Din11đô la Mỹ 1 Agon Aldea Hotel BerlinBerlinBulowstrasse 19-2222đô la Mỹ 3 Căn hộ dịch vụ Agustina Quezon CityManilaKhông. 9 đường 18. Brgy Kalusugan (New Manila)27đô la Mỹ 3 2098647-25 Hãy so sánh cách chúng ta có thể truy vấn tập dữ liệu này bằng SQL so với Python bằng Pandas Loại ActionSQLPython sử dụng Pandas Truy xuất tất cả khách sạnCHỌN * TỪ khách sạn khách sạnTruy xuất 3 khách sạn đầu tiênCHỌN * TỪ khách sạn GIỚI HẠN 3khách sạn. head(3)Lấy tên khách sạn ở ParisCHỌN Tên TỪ khách sạn WHERE Thành phố = 'Paris‘khách sạn[khách sạn. Thành phố == ‘Paris‘]. TênNhư chúng ta có thể thấy, cho đến nay, cả hai đều khá giống nhau. Tuy nhiên, mọi thứ bắt đầu trở nên thú vị hơn khi chúng ta cần thực hiện các truy vấn phức tạp hơn Ví dụ khi Python dễ sử dụng hơn SQLGiả sử chúng ta đã thực hiện một số truy vấn dữ liệu sơ bộ và hiện có bảng tập dữ liệu có tên là Hotels_by_city, chứa số lượng khách sạn trên mỗi thành phố, có dạng như sau CityHotel_Count Paris567Matxcova482Với tập dữ liệu mới này, giả sử chúng ta muốn sắp xếp kết quả theo Hotel _Count và chỉ chọn mười thành phố hàng đầu có số lượng lớn nhất. Chúng ta có thể làm điều này như sau Bạn có thể bắt đầu thấy rằng cú pháp Pandas đang trở nên dễ nắm bắt và viết hơn, vì các ví dụ về dữ liệu được truy xuất trở nên phức tạp hơn một chút Hãy thêm một lớp phức tạp, vì vậy bây giờ chúng ta cần xác định bằng cách sử dụng bảng tập dữ liệu mới này, đó là mười khách sạn tiếp theo, sau mười khách sạn hàng đầu SQLPython sử dụng Pandas CHỌN Thành phố TỪ hotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_cityhotels_by_city ĐẶT HÀNG BẰNG Hotel_Count GIỚI HẠN DESC 10 BÙA 10hotels_by_city. nlớn nhất(20, cột=’Hotel_Count‘). đuôi(10)Lưu ý cách cú pháp Pandas hầu như không thay đổi khi độ phức tạp tăng lên, trong khi cú pháp SQL trở nên phức tạp hơn để đọc Một cách khác để nghĩ về sự khác biệt giữa Python và SQL là SQL cung cấp thiết lập và Python đưa bạn từ đó. SQL cho phép bạn bắt đầu với một tập dữ liệu được cấu trúc thành các bảng. Khi bạn có các bảng, bạn sử dụng Python để phân tích các phân tích khác nhau theo nhiều hướng khác nhau Các loại SQLMySQL (phát âm là MY Sequel) là loại cơ sở dữ liệu SQL phổ biến nhất. Cách siêu lập dị để gọi loại cơ sở dữ liệu SQL này là hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (hoặc RDBMS). Ít nhiều, điều đó có nghĩa là nó là một cơ sở dữ liệu với nhiều bảng liên kết với nhau theo một cách nào đó. Tất cả các cài đặt WordPress theo mặc định đang sử dụng MySQL. PostgreSQL (thường được gọi là “Postgres”) tương tự như MySQL nhưng được biết là bền hơn. Tuy nhiên, việc thiết lập Postgres cho người mới thường có thể khó khăn, vì vậy nếu bạn chưa quen với điều này, MySQL có lẽ là lựa chọn tốt nhất cho bạn SQLite (phát âm là Sequel Lite) là một cơ sở dữ liệu rất di động và nhỏ gọn. SQLite thường được sử dụng tốt nhất để thử nghiệm và các ứng dụng rất, rất đơn giản Khi nào nên chọn Python so với. SQL?SQL chứa một tập lệnh hẹp và đơn giản hơn nhiều so với Python. Trong SQL, các truy vấn hầu như chỉ sử dụng một số kết hợp THAM GIA, các hàm tổng hợp và các hàm truy vấn con Ngược lại, Python giống như một tập hợp các bộ Lego chuyên dụng, mỗi bộ có một mục đích cụ thể. Mỗi thư viện có các phần tùy chỉnh để xây dựng một loại cụ thể của một thứ cụ thể. Pandas để phân tích dữ liệu, PyPDF2 để thao tác PDF, Scikit-learning để học máy, v.v. Ngôn ngữ nào để học Python hoặc SQL đầu tiên?Chúng tôi cho rằng nơi tốt nhất để bắt đầu là học SQL. SQL là một công cụ cần thiết cho bất kỳ loại truy xuất dữ liệu nào từ cơ sở dữ liệu quan hệ, ngay cả khi công việc chính của bạn có ít hoặc không liên quan gì đến phân tích dữ liệu Ngay cả khi truy vấn SQL dài hơn mười lần so với tập lệnh Python tương đương, thì việc thực hiện tương đương bằng Python sẽ dễ dàng hơn vì nó đọc giống như tiếng Anh. Hãy nhớ rằng, học tốn nhiều công sức hơn đánh máy và mất nhiều thời gian hơn Khi bạn có kiến thức cơ bản về SQL, ít nhất bạn có thể viết một truy vấn nối hai bảng với nhau, hãy thử viết lại một số logic tương tự trong Python bằng cách sử dụng Cái nào tốt hơn cho Python SQL hoặc MySQL?SQL không được thiết kế để thao tác và chuyển đổi dữ liệu cấp cao hơn về mặt ứng dụng thực địa. Ngược lại, Python là một ngôn ngữ cấp cao và có nhiều tài liệu với thư viện phân tích dữ liệu chuyên dụng có tên là 'Pandas', đó là lý do tại sao việc lựa chọn giữa SQL và Python hơi phức tạp
Python có tốt với cơ sở dữ liệu không?Ngôn ngữ lập trình Python có các tính năng mạnh mẽ để lập trình cơ sở dữ liệu . Python hỗ trợ nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau như SQLite, MySQL, Oracle, Sybase, PostgreSQL, v.v. Python cũng hỗ trợ Ngôn ngữ Định nghĩa Dữ liệu (DDL), Ngôn ngữ Thao tác Dữ liệu (DML) và Câu lệnh Truy vấn Dữ liệu.
Tôi có nên học MySQL trước Python không?Vì vậy, để phát triển phần mềm, tôi khuyên bạn nên học Python trước rồi mới học SQL. Có thể tổ chức bạn chọn làm việc không sử dụng lập trình python để phát triển web và ứng dụng. Tuy nhiên, nếu nó sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ, SQL là bắt buộc
Nhược điểm của việc sử dụng MySQL trong Python là gì?Dưới đây là một số nhược điểm chính của MySQL. . MySQL không hỗ trợ kích thước cơ sở dữ liệu lớn một cách hiệu quả Thật khó để gỡ lỗi các thủ tục được lưu trữ MySQL không hoàn toàn tuân thủ SQL. Do đó, các nhà phát triển cảm thấy khó khăn khi xử lý cú pháp của SQL trong MySQL |
