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Python 是一種高級編程語言，具有易於使用的語法和廣泛的應用程序。
毫不奇怪，它已成為當今最流行的編碼語言之一，因此擁有與 Python 配合良好的最佳 Python 數據庫非常重要。
讓我們來看看 5 個最適合 Python 的數據庫！
5 個最適合 Python 的數據庫是什麼?
這裡有 5 個最適合 Python 的數據庫2023年:
MySQLMongoDBPostgreSQLSQLiteRedis
繼續閱讀以了解它們如何與 Python 配合良好。
1. MySQL
概述:
MySQL是一個與 Python 配合良好的開源關係數據庫管理系統。
關係數據庫以表的形式存儲數據，這些表可以相互鏈接以創建不同數據之間的關係。
MySQL 數據庫在 Web 應用程序、電子商務網站和其他大型項目中很受歡迎。
當使用 Python 訪問數據庫中的數據時，您需要一個具有大量的 Python SQL 庫選擇。
在這種情況下，MySQL 有幾個可供選擇:
mysqlclientmysql-connector-pythonPyMySQL
這些連接器允許您在 Python 代碼中編寫 SQL 查詢.這使得它非常適合數據分析，因為數據查詢語句可以嵌入到您的 Python 腳本中以清理數據。
優點:
易於使用和理解有幾個包可以通過 Python 訪問 MySQL，例如mysqlclient、mysql-connector-python 和 PyMySQL 提供高性能、可擴展性和可靠性具有廣泛的數據存儲、備份、恢復、複製和安全特性
示例:
可以使用 MySQL在幾個不同的應用程序中與 Python 一起使用，例如:
Web 開發數據分析和可視化商業智能
2. MongoDB
概述:
MongoDB是一個面向文檔的 NoSQL 數據庫系統最適合存儲大量數據。
它使用稱為 BSON 的類 JSON 結構來存儲信息，而不是具有關係數據庫功能，使開發人員更容易使用
使用 Python，您可以通過 pymongo 庫訪問 MongoDB。這允許您的 Python 代碼從 MongoDB 讀取和寫入數據。
優點:
使用靈活的基於文檔的數據存儲結構來存儲數據對於更大的數據集具有高可擴展性和性能通過 pymongo 與 Python 完全集成庫，使開發人員無需學習新語言即可使用 MongoDB
示例:
MongoDB 可與 Python 一起使用，以在應用程序中存儲大量信息，例如:
內容管理系統實時分析社交媒體平台
3. PostgreSQL
概述:
PostgreSQL 是一個最適合 Web 應用程序和數據分析的開源對象關係數據庫管理系統軟件。
它具有多種功能，非常適合使用 Python，例如支持過程語言、觸發器、存儲過程、用戶定義的函數和視圖。
這使其成為數據科學和分析的絕佳選擇。
Python 開發人員可以通過 psycopg2 庫訪問 PostgreSQL。
優點:
支持多種數據類型和高級數據庫操作，如連接和事務具有一系列安全性、可擴展性、並發性和可靠性的特性通過 psycopg2 庫輕鬆與 Python 集成
示例:
PostgreSQL 可以通過多種不同方式與 Python 一起使用，例如:
數據科學和分析地理空間數據分析商業智能應用程序
4. SQLite
概述:
SQLite 是一種開源關係型 SQL 數據庫管理系統軟件，以其簡單性和輕量級而聞名。
它是一種輕量級且獨立的引擎，不需要服務器或其他復雜的設置。
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這使得它非常適合處理小型數據集，例如網絡應用程序或移動應用程序。
Python 用戶通常將 SQLite 與 Jupyter Notebooks 結合使用，因為它可以無縫集成。用於此的最佳 Python SQL 庫是 SQLite3。
您甚至可以在 Python 代碼塊中編寫 SQL 查詢！
優點:
輕量級和自包含，不需要復雜的設置或服務器安裝小型數據集的快速可靠的性能通過 sqlite3 庫易於與 Python 一起使用
示例:
SQLite 數據庫可以與 Python 在幾個不同的應用程序中一起使用，例如as:
探索性數據分析創建網絡應用程序
由於 SQLite 數據庫是輕量級的，它們可能最適合處理小型數據集，例如網絡應用程序或移動應用程序。
5。 Redis
概述:
Redis 是一種開源內存數據結構存儲，通常與 Python 一起使用。
它最適合緩存、消息隊列和其他需要實時數據訪問的應用程序。
它以鍵值對格式存儲數據，並支持各種數據類型，例如字符串、哈希、列表和集合。
Redis 通常通過redis-py library
這使您可以快速輕鬆地存儲和檢索使用 Python 從 Redis 中獲取數據。
優點:
由於其內存存儲結構，速度和性能與不同類型的數據兼容，例如字符串、哈希、列表和集合通過與 Python 集成redis-py library
Examples:
Redis 可以與 Python 一起使用在各種應用程序中ns，例如:
緩存來自網絡請求的數據在網絡應用程序中存儲用戶會話為作業處理任務創建消息隊列
相關問題
Which DB is best for Python?
MySQL 最適合 Python。它是一種開源、可靠且健壯的數據庫管理系統，在許多應用程序中使用。它提供了一系列可擴展性、可靠性和安全性的功能。此外，它還可以通過連接器庫輕鬆與 Python 集成。
哪些數據庫支持 Python?
支持 Python 的流行數據庫包括 MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis 和 SQLite。您可以通過它們各自的 Python SQL 庫訪問這些數據庫。
此外，許多其他數據庫系統具有允許您將它們與 Python 一起使用的驅動程序或模塊。
MySQL 適合 Python 嗎?
MySQL 適用於 Python。在許多應用程序中，它是一個開源、可靠且健壯的數據庫管理系統。
Python 適合 SQL 嗎?
是的，Python 和 SQL 兼容。 Python 可用於通過各自的 Python SQL 庫訪問各種數據庫，如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis 和 SQLite。此外，許多其他數據庫系統具有允許您將它們與 Python 結合使用的驅動程序或模塊。
SQL 或 pandas 哪個更好?
當處理表格數據時，SQL 是最佳選擇它允許您以結構化格式存儲和操作數據。
Pandas 最適合處理大型數據集和復雜操作，例如合併或連接來自多個來源的數據。
最終，最佳選擇取決於您的具體用例。
哪種數據庫最適合 Python web 開發?
Python web 開發最好的數據庫是 PostgreSQL。它是一個開放源代碼的對象關係數據庫系統，提供可伸縮性、可靠性和強大的安全功能。此外，它可以通過 Psycopg2 庫輕鬆與 Python 集成。
哪個數據庫最適合 Python 機器學習?
Python 機器學習最好的數據庫是 MySQL。 MySQL 有許多 SQL 庫可以嵌入到 Python 代碼中。這允許數據庫與 Python 中的常見機器學習庫很好地集成。
哪個數據庫最適合 Python 和 Flask?
最適合 Python 和 Flask 的數據庫是 SQLite.它是一個輕量級的無服務器數據庫，可以輕鬆集成到使用 Flask 框架構建的 Web 應用程序中。此外，與其他數據庫相比，它提供了良好的性能。
Neo4j 可以與 Python 一起使用嗎?
是的，Neo4j 可以與 Python 一起使用。它是一個帶有圖形數據庫庫 Py2Neo 的 NoSQL 圖形數據庫，允許用戶訪問和操作 Neo4j 數據庫一個 Python 應用程序。
最後的想法
Python 可以與各種不同的數據庫一起使用。適用於 Python 的最佳數據庫將取決於具體要求和用例。
常用選項包括 MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis 和 SQLite。這些數據庫中的每一個都具有可伸縮性、可靠性、性能以及與 Python 的輕鬆集成等優勢。
最終，Python 數據庫的最佳選擇將取決於特定的應用程序要求。請務必研究每個選項以確定最適合您的用例。
我希望本文對您研究 Python 數據庫有所幫助！