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Python ist eine höhere Programmiersprache mit einfach zu verwendender Syntax und einer breiten Palette von Anwendungen.
Es ist keine Überraschung, dass es heute zu einer der beliebtesten Programmiersprachen geworden ist, daher ist es wichtig, die beste Datenbank für Python zu haben, die gut mit Python funktioniert.
Werfen wir einen Blick auf die 5 besten Datenbanken, die hervorragend mit Python funktionieren!
Was sind die 5 besten Datenbanken für Python?
Hier sind die 5 besten Datenbanken für Python, die am besten funktionieren 2023:
MySQLMongoDBPostgreSQLSQLiteRedis
Lesen Sie weiter, um herauszufinden, wie jeder von ihnen gut mit Python funktioniert.
1. MySQL
Überblick:
MySQL ist ein Open-Source-Verwaltungssystem für relationale Datenbanken, das gut mit Python zusammenarbeitet.
Relationale Datenbanken speichern Daten in Form von Tabellen, die miteinander verknüpft werden können, um Beziehungen zwischen verschiedenen Datenelementen herzustellen.
Eine MySQL-Datenbank ist beliebt für Webanwendungen, E-Commerce-Sites und andere große Projekte.
Wenn Sie Python verwenden, um auf Daten aus einer Datenbank zuzugreifen, benötigen Sie eine Datenbank mit einem große Auswahl an Python-SQL-Bibliotheken.
In diesem Fall hat MySQL einige zur Auswahl:
mysqlclientmysql-connector-pythonPyMySQL
Mit diesen Konnektoren können Sie SQL-Abfragen in Ihren Python-Code schreiben. Dies macht es großartig für die Datenanalyse, da Datenabfrageanweisungen in Ihr Python-Skript eingebettet werden können, um Daten zu bereinigen.
Vorteile:
Einfach zu verwenden und zu verstehenVerfügt über mehrere Pakete für den Zugriff auf MySQL über Python, wie z mysqlclient, mysql-connector-python und PyMySQLBietet hohe Leistung, Skalierbarkeit und ZuverlässigkeitVerfügt über eine breite Palette von Funktionen für Datenspeicherung, Sicherung, Wiederherstellung, Replikation und Sicherheit
Beispiele:
MySQL kann verwendet werden zusammen mit Python in verschiedenen Anwendungen wie:
WebentwicklungDatenanalyse und VisualisierungBusiness Intelligence
2. MongoDB
Übersicht:
MongoDB ist eine dokumentorientiertes NoSQL-Datenbanksystem, das am besten zum Speichern großer Datenmengen geeignet ist.
Es verwendet eine JSON-ähnliche Struktur namens BSON, um Informationen zu speichern, anstatt relationale Datenbankfunktionen zu haben, was es Entwicklern erleichtert, mit dem zu arbeiten Daten.
Mit Python können Sie über die Pymongo-Bibliothek auf MongoDB zugreifen. Dadurch kann Ihr Python-Code Daten aus MongoDB lesen und schreiben.
Vorteile:
Verwendet eine flexible dokumentbasierte Datenspeicherstruktur zum Speichern von DatenHohe Skalierbarkeit und Leistung für größere DatensätzeVoll integriert mit Python durch Pymongo Bibliothek, die es Entwicklern ermöglicht, mit MongoDB zu arbeiten, ohne eine neue Sprache lernen zu müssen
Beispiele:
MongoDB kann zusammen mit Python verwendet werden, um große Mengen an Informationen in Anwendungen zu speichern, wie zum Beispiel:
Content ManagementsystemeEchtzeitanalyseSoziale Medienplattformen
3. PostgreSQL
Überblick:
PostgreSQL ist ein Open-Source-Software für objektrelationale Datenbankverwaltungssysteme, die sich am besten für Webanwendungen und Datenanalysen eignet.
Es verfügt über eine Vielzahl von Funktionen, die es hervorragend für die Arbeit mit Python machen, z. B. Unterstützung für prozedurale Sprachen und Trigger , gespeicherte Prozeduren, benutzerdefinierte Funktionen und Ansichten.
Das macht es zu einer großartigen Wahl für den Einsatz in Datenwissenschaft und Analytik.
Python-Entwickler können über die psycopg2-Bibliothek auf PostgreSQL zugreifen.
Vorteile:
Unterstützt mehrere Datentypen und erweiterte Datenbankoperationen wie Verknüpfungen und TransaktionenVerfügt über eine Reihe von Funktionen für Sicherheit, Skalierbarkeit, Parallelität und ZuverlässigkeitEinfache Integration mit Python über die psycopg2-Bibliothek
Beispiele:
PostgreSQL kann zusammen mit Python auf verschiedene Arten verwendet werden, wie z. B.:
Datenwissenschaft und-analyseGeodatenanalyseBusiness Intelligence Anwendungen
4. SQLite
Übersicht:
SQLite ist ein relationales Open-Source-SQL-Datenbankverwaltungssystem, das vor allem für seine Einfachheit und sein geringes Gewicht bekannt ist.
Es ist eine leichte und eigenständige Engine, die keinen Server oder eine andere komplizierte Einrichtung erfordert.
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Dadurch eignet es sich hervorragend für die Arbeit mit kleinen Datensätzen, wie z. B. Web-Apps oder mobilen Anwendungen.
Python-Benutzer verwenden aufgrund der nahtlosen Integration normalerweise SQLite mit Jupyter Notebooks. Die beste Python-SQL-Bibliothek, die Sie dafür verwenden können, ist SQLite3.
Sie können sogar eine SQL-Abfrage aus Ihrem Python-Codeblock heraus schreiben!
Vorteile:
Leicht und selbst-enthalten, erfordert keine komplizierte Einrichtung oder ServerinstallationSchnelle und zuverlässige Leistung bei kleinen DatensätzenEinfache Verwendung mit Python durch die sqlite3-Bibliothek
Beispiele:
Eine SQLite-Datenbank kann zusammen mit Python in mehreren verschiedenen Anwendungen verwendet werden, z as:
Explorative DatenanalyseErstellung von Webanwendungen
Da SQLite-Datenbanken leichtgewichtig sind, eignen sie sich möglicherweise am besten für die Arbeit mit kleinen Datensätzen, z. B. Web-Apps oder mobilen Anwendungen.
5. Redis
Übersicht:
Redis ist ein Open-Source-In-Memory-Datenstrukturspeicher, der häufig mit Python verwendet wird.
Er eignet sich am besten für Caching, Messaging-Warteschlangen und andere Anwendungen, die Echtzeit-Datenzugriff erfordern.
Es speichert die Daten in einem Schlüssel-Wert-Paar-Format und unterstützt verschiedene Datentypen wie Zeichenfolgen, Hashes, Listen und Sets.
Redis wird normalerweise mit Python über a verwendet redis-py-Bibliothek
Damit können Sie schnell und einfach speichern und abrufen Daten aus Redis mit Python.
Vorteile:
Hohe Geschwindigkeit und Leistung aufgrund der In-Memory-SpeicherstrukturKompatibilität mit verschiedenen Datentypen wie Strings, Hashes, Listen und SetsDurch Integration mit Python die redis-py-Bibliothek
Beispiele:
Redis kann zusammen mit Python in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet werden ns, wie:
Zwischenspeichern von Daten aus WebanfragenSpeichern von Benutzersitzungen in WebanwendungenErstellen von Nachrichtenwarteschlangen für Auftragsverarbeitungsaufgaben
Verwandte Fragen
Welche DB ist die beste für Python?
MySQL ist das Beste für Python. Es ist ein zuverlässiges und robustes Open-Source-Datenbankverwaltungssystem, das in vielen Anwendungen verwendet wird. Es bietet eine Reihe von Funktionen für Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit. Darüber hinaus kann es über Connector-Bibliotheken einfach in Python integriert werden.
Welche Datenbanken unterstützen Python?
Beliebte Datenbanken, die Python unterstützen, sind MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis und SQLite. Sie können auf diese Datenbanken über ihre jeweiligen Python-SQL-Bibliotheken zugreifen.
Darüber hinaus verfügen viele andere Datenbanksysteme über Treiber oder Module, die es Ihnen ermöglichen, sie mit Python zu verwenden.
Ist MySQL gut für Python? ?
MySQL ist gut für Python. Es ist ein zuverlässiges und robustes Open-Source-Datenbankverwaltungssystem für viele Anwendungen.
Ist Python gut mit SQL kompatibel?
Ja, Python und SQL sind kompatibel. Python kann für den Zugriff auf eine Vielzahl von Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis und SQLite über ihre jeweiligen Python-SQL-Bibliotheken verwendet werden. Darüber hinaus verfügen viele andere Datenbanksysteme über Treiber oder Module, mit denen Sie sie mit Python verwenden können.
Ist SQL oder Pandas besser?
SQL ist die beste Option, wenn Sie mit Tabellendaten arbeiten Es ermöglicht Ihnen, Daten in einem strukturierten Format zu speichern und zu bearbeiten.
Pandas eignet sich am besten für die Arbeit mit großen Datensätzen und komplexen Vorgängen wie dem Zusammenführen oder Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen.
Letztendlich , die beste Wahl hängt von Ihrem spezifischen Anwendungsfall ab.
Welche Datenbank ist die beste für die Python-Webentwicklung?
Die beste Datenbank für die Python-Webentwicklung ist PostgreSQL. Es ist ein objektrelationales Open-Source-Datenbanksystem, das Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und robuste Sicherheitsfunktionen bietet. Darüber hinaus kann es über die Psycopg2-Bibliothek einfach in Python integriert werden.
Welche Datenbank ist die beste für maschinelles Lernen mit Python?
Die beste Datenbank für maschinelles Lernen mit Python ist MySQL. MySQL verfügt über viele SQL-Bibliotheken, die in Python-Code eingebettet werden können. Dadurch lässt sich die Datenbank gut in gängige Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python integrieren.
Welche Datenbank ist die beste für Python mit Flask?
Die beste Datenbank für Python mit Flask ist SQLite. Es handelt sich um eine leichtgewichtige, serverlose Datenbank, die problemlos in Webanwendungen integriert werden kann, die mit dem Flask-Framework erstellt wurden. Darüber hinaus bietet es im Vergleich zu anderen Datenbanken eine gute Leistung.
Kann Neo4j mit Python verwendet werden?
Ja, Neo4j kann mit Python verwendet werden. Es ist eine NoSQL-Grafikdatenbank mit einer Grafikdatenbankbibliothek, Py2Neo, die es Benutzern ermöglicht, auf Neo4j-Datenbanken zuzugreifen und diese zu manipulieren eine Python-Anwendung.
Abschließende Gedanken
Python kann mit einer Vielzahl unterschiedlicher Datenbanken verwendet werden. Die beste Datenbank für Python hängt von den spezifischen Anforderungen und Anwendungsfällen ab.
Beliebte Optionen sind MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis und SQLite. Jede dieser Datenbanken bietet Vorteile wie Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit, Leistung und einfache Integration mit Python.
Letztendlich hängt die beste Wahl einer Datenbank für Python von den spezifischen Anwendungsanforderungen ab. Stellen Sie sicher, dass Sie jede Option recherchieren, um festzustellen, welche für Ihren Anwendungsfall am besten geeignet ist.
Ich hoffe, dieser Artikel hat Ihnen bei der Recherche Ihrer Python-Datenbank geholfen!