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Python é uma linguagem de programação de alto nível com sintaxe fácil de usar e uma ampla variedade de aplicativos.
Não é nenhuma surpresa que ela tenha se tornado uma das linguagens de codificação mais populares atualmente, por isso é importante ter o melhor banco de dados para Python que funcione bem com Python.
Vamos dar uma olhada nos 5 melhores bancos de dados que funcionam muito bem com Python!
Quais são os 5 melhores bancos de dados para Python?
Aqui estão os 5 melhores bancos de dados para python que funcionam melhor em 2023:
MySQLMongoDBPostgreSQLSQLiteRedis
Continue lendo para descobrir como cada um deles funciona bem com o Python.
1. MySQL
Visão geral:
MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de código aberto que funciona bem com Python.
Bancos de dados relacionais armazenam dados na forma de tabelas, que podem ser vinculadas umas às outras para criar relacionamentos entre diferentes partes de dados.
Um banco de dados MySQL é popular para aplicativos da Web, sites de comércio eletrônico e outros projetos de grande escala.
Ao usar o Python para acessar dados de um banco de dados, você precisará de um banco de dados que tenha um grande seleção de bibliotecas Python SQL.
Nesse caso, o MySQL tem algumas para escolher:
mysqlclientmysql-connector-pythonPyMySQL
Esses conectores permitem que você escreva consultas SQL em seu código Python. Isso o torna ótimo para análise de dados, pois as instruções de consulta de dados podem ser incorporadas em seu script Python para limpeza de dados.
Vantagens:
Fácil de usar e entenderTem vários pacotes para acessar o MySQL por meio do Python, como mysqlclient, mysql-connector-python e PyMySQLOferece alto desempenho, escalabilidade e confiabilidadeTem uma ampla gama de recursos para armazenamento de dados, backup, recuperação, replicação e segurança
Exemplos:
O MySQL pode ser usado juntamente com o Python em vários aplicativos diferentes, como:
Desenvolvimento WebAnálise e visualização de dadosBusiness Intelligence
2. MongoDB
Visão geral:
MongoDB é um sistema de banco de dados NoSQL orientado a documentos mais adequado para armazenar grandes quantidades de dados.
Ele usa uma estrutura semelhante a JSON chamada BSON para armazenar informações em vez de ter funcionalidades de banco de dados relacionais, facilitando o trabalho dos desenvolvedores com o data.
Usando o Python, você pode acessar o MongoDB por meio da biblioteca pymongo. Isso permite que seu código Python leia e grave dados do MongoDB.
Vantagens:
Usa uma estrutura flexível de armazenamento de dados baseada em documento para armazenar dadosAlta escalabilidade e desempenho para conjuntos de dados maioresTotalmente integrado ao Python por meio do pymongo biblioteca, permitindo que desenvolvedores trabalhem com MongoDB sem ter que aprender uma nova linguagem
Exemplos:
MongoDB pode ser usado junto com Python para armazenar grandes quantidades de informações em aplicações como:
Conteúdo sistemas de gerenciamentoAnálise em tempo realPlataformas de mídia social
3. PostgreSQL
Visão geral:
PostgreSQL é um software de sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de objeto de código aberto mais adequado para aplicativos da Web e análise de dados.
Ele possui uma ampla variedade de recursos que o tornam excelente para trabalhar com Python, como suporte para linguagens procedurais, gatilhos , procedimentos armazenados, funções definidas pelo usuário e exibições.
Isso o torna uma ótima opção para uso em ciência e análise de dados.
Os desenvolvedores Python podem acessar o PostgreSQL por meio da biblioteca psycopg2.
Vantagens:
Suporta vários tipos de dados e operações avançadas de banco de dados, como junções e transaçõesTem uma variedade de recursos para segurança, escalabilidade, simultaneidade e confiabilidadeFacilmente integrado ao Python por meio da biblioteca psycopg2
Exemplos:
O PostgreSQL pode ser usado em conjunto com o Python de várias maneiras diferentes, como:
Ciência e análise de dados Análise de dados geoespaciaisInteligência de negócios aplicativos
4. SQLite
Visão geral:
SQLite é um software de sistema de gerenciamento de banco de dados SQL relacional de código aberto mais conhecido por sua simplicidade e leveza.
É um mecanismo leve e independente que não requer um servidor ou outra configuração complicada.
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Isso o torna ótimo para trabalhar com pequenos conjuntos de dados, como aplicativos da Web ou aplicativos móveis.
Os usuários do Python geralmente usam SQLite com Jupyter Notebooks por causa de sua integração perfeita. A melhor biblioteca Python SQL para usar para isso é SQLite3.
Você pode até escrever uma consulta SQL de dentro do seu bloco de código Python!
Vantagens:
Leve e auto-suficiente contido, sem necessidade de configurações complicadas ou instalação de servidores Desempenho rápido e confiável com pequenos conjuntos de dados Fácil de usar com Python através da biblioteca sqlite3
Exemplos:
Um banco de dados SQLite pode ser usado junto com Python em diversas aplicações diferentes, como como:
Análise exploratória de dadosCriação de aplicativos da web
Como os bancos de dados SQLite são leves, eles podem ser os melhores para trabalhar com pequenos conjuntos de dados, como aplicativos da web ou aplicativos móveis.
5. Redis
Visão geral:
Redis é um armazenamento de estrutura de dados na memória de código aberto usado comumente com Python.
É mais adequado para armazenamento em cache, filas de mensagens e outros aplicativos que exigem acesso a dados em tempo real.
Ele armazena os dados em um formato de par chave-valor e oferece suporte a vários tipos de dados, como strings, hashes, listas e conjuntos.
O Redis é normalmente usado com Python por meio de um biblioteca redis-py
Isso permite que você armazene e recupere de forma rápida e fácil dados do Redis usando Python.
Vantagens:
Alta velocidade e desempenho devido à sua estrutura de armazenamento na memóriaCompatibilidade com diferentes tipos de dados, como strings, hashes, listas e conjuntosIntegrado com Python através de a biblioteca redis-py
Exemplos:
O Redis pode ser usado junto com o Python em uma variedade de aplicações ns, como:
Caching de dados de solicitações da webArmazenamento de sessões de usuários em aplicativos da webCriação de filas de mensagens para tarefas de processamento de trabalhos
Perguntas relacionadas
Qual banco de dados é melhor para Python?
MySQL é o melhor para Python. É um sistema de gerenciamento de banco de dados de código aberto, confiável e robusto usado em muitos aplicativos. Ele oferece uma variedade de recursos para escalabilidade, confiabilidade e segurança. Além disso, ele pode ser facilmente integrado ao Python por meio de bibliotecas de conectores.
Quais bancos de dados oferecem suporte ao Python?
Os bancos de dados populares que oferecem suporte ao Python incluem MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis e SQLite. Você pode acessar esses bancos de dados por meio de suas respectivas bibliotecas Python SQL.
Além disso, muitos outros sistemas de banco de dados têm drivers ou módulos que permitem usá-los com Python.
O MySQL é bom para Python ?
MySQL é bom para Python. É um sistema de gerenciamento de banco de dados de código aberto, confiável e robusto em muitos aplicativos.
Python é bom com SQL?
Sim, Python e SQL são compatíveis. O Python pode ser usado para acessar uma variedade de bancos de dados, como MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis e SQLite, por meio de suas respectivas bibliotecas Python SQL. Além disso, muitos outros sistemas de banco de dados têm drivers ou módulos que permitem usá-los com Python.
SQL ou pandas é melhor?
SQL é a melhor opção ao trabalhar com dados tabulares como ele permite que você armazene e manipule dados em um formato estruturado.
Pandas é mais adequado para trabalhar com grandes conjuntos de dados e operações complexas, como mesclar ou juntar dados de várias fontes.
Em última análise, , a melhor escolha depende do seu caso de uso específico.
Qual banco de dados é o melhor para o desenvolvimento da Web em Python?
O melhor banco de dados para o desenvolvimento da Web em Python é o PostgreSQL. É um sistema de banco de dados relacional de objeto de código aberto que oferece escalabilidade, confiabilidade e recursos de segurança robustos. Além disso, ele pode ser facilmente integrado ao Python por meio da biblioteca Psycopg2.
Qual banco de dados é o melhor para aprendizado de máquina Python?
O melhor banco de dados para aprendizado de máquina Python é o MySQL. O MySQL tem muitas bibliotecas SQL para incorporar no código Python. Isso permite que o banco de dados seja bem integrado com bibliotecas comuns de aprendizado de máquina em Python.
Qual banco de dados é o melhor para Python com Flask?
O melhor banco de dados para Python com Flask é o SQLite. É um banco de dados leve e sem servidor que pode ser facilmente integrado a aplicativos da Web criados com a estrutura Flask. Além disso, oferece bom desempenho quando comparado a outros bancos de dados.
O Neo4j pode ser usado com Python?
Sim, o Neo4j pode ser usado com Python. É um banco de dados de gráficos NoSQL com uma biblioteca de banco de dados de gráficos, Py2Neo, que permite aos usuários acessar e manipular bancos de dados Neo4j de um aplicativo Python.
Considerações finais
Python pode ser usado com uma variedade de bancos de dados diferentes. O melhor banco de dados para Python dependerá dos requisitos específicos e dos casos de uso.
As opções populares incluem MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis e SQLite. Cada um desses bancos de dados oferece vantagens como escalabilidade, confiabilidade, desempenho e fácil integração com Python.
Em última análise, a melhor escolha de um banco de dados para Python dependerá dos requisitos específicos do aplicativo. Certifique-se de pesquisar cada opção para determinar qual é a melhor para o seu caso de uso.
Espero que este artigo tenha ajudado você a pesquisar seu banco de dados Python!