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Python est un langage de programmation de haut niveau avec une syntaxe facile à utiliser et un large éventail d’applications.
Il n’est pas surprenant qu’il soit devenu l’un des langages de codage les plus populaires aujourd’hui, il est donc important d’avoir la meilleure base de données pour Python qui fonctionne bien avec Python.
Regardons les 5 meilleures bases de données qui fonctionnent bien avec Python !
Quelles sont les 5 meilleures bases de données pour Python ?
Voici les 5 meilleures bases de données pour Python qui fonctionnent le mieux en 2023 :
MySQLMongoDBPostgreSQLSQLiteRedis
Lisez la suite pour découvrir comment chacun d’eux fonctionne bien avec Python.
1. MySQL
Présentation :
MySQL est un système de gestion de base de données relationnelle open source qui fonctionne bien avec Python.
Les bases de données relationnelles stockent les données sous forme de tables, qui peuvent être liées les unes aux autres pour créer des relations entre différentes données.
Une base de données MySQL est populaire pour les applications Web, les sites de commerce électronique et d’autres projets à grande échelle.
Lorsque vous utilisez Python pour accéder aux données d’une base de données, vous aurez besoin d’une base de données dotée d’un grand choix de bibliothèques SQL Python.
Dans ce cas, MySQL en a quelques-unes parmi lesquelles choisir :
mysqlclientmysql-connector-pythonPyMySQL
Ces connecteurs vous permettent d’écrire des requêtes SQL dans votre code Python. Cela le rend idéal pour l’analyse de données puisque les instructions de requête de données peuvent être intégrées dans votre script Python pour nettoyer les données.
Avantages :
Facile à utiliser et à comprendreDispose de plusieurs packages pour accéder à MySQL via Python, tels que mysqlclient, mysql-connector-python et PyMySQLOffrent des performances, une évolutivité et une fiabilité élevéesDispose d’un large éventail de fonctionnalités pour le stockage, la sauvegarde, la récupération, la réplication et la sécurité des données
Exemples :
MySQL peut être utilisé avec Python dans plusieurs applications différentes telles que :
Développement WebAnalyse et visualisation de donnéesBusiness Intelligence
2. MongoDB
Aperçu :
MongoDB est un système de base de données NoSQL orienté document le mieux adapté pour stocker de grandes quantités de données.
Il utilise une structure de type JSON appelée BSON pour stocker des informations au lieu d’avoir des fonctionnalités de base de données relationnelle, ce qui permet aux développeurs de travailler plus facilement avec le data.
En utilisant Python, vous pouvez accéder à MongoDB via la bibliothèque pymongo. Cela permet à votre code Python de lire et d’écrire des données à partir de MongoDB.
Avantages :
Utilise une structure de stockage de données flexible basée sur des documents pour stocker les donnéesÉvolutivité et performances élevées pour les ensembles de données plus volumineuxEntièrement intégré à Python via pymongo bibliothèque, permettant aux développeurs de travailler avec MongoDB sans avoir à apprendre un nouveau langage
Exemples :
MongoDB peut être utilisé avec Python pour stocker de grandes quantités d’informations dans des applications telles que :
Contenu systèmes de gestionAnalyse en temps réelPlateformes de réseaux sociaux
3. PostgreSQL
Aperçu :
PostgreSQL est un logiciel de système de gestion de base de données relationnelle objet open source le mieux adapté aux applications Web et à l’analyse de données.
Il possède une grande variété de fonctionnalités qui le rendent idéal pour travailler avec Python, telles que la prise en charge des langages procéduraux, les déclencheurs , procédures stockées, fonctions définies par l’utilisateur et vues.
Cela en fait un excellent choix pour une utilisation en science des données et en analyse.
Les développeurs Python peuvent accéder à PostgreSQL via la bibliothèque psycopg2.
Avantages :
Prend en charge plusieurs types de données et des opérations de base de données avancées telles que les jointures et les transactionsDispose d’une gamme de fonctionnalités pour la sécurité, l’évolutivité, la simultanéité et la fiabilitéS’intègre facilement à Python via la bibliothèque psycopg2
Exemples :
PostgreSQL peut être utilisé avec Python de plusieurs manières différentes, telles que :
Science des données et analyseAnalyse de données géospatialesInformatique décisionnelle applications
4. SQLite
Présentation :
SQLite est un logiciel de système de gestion de base de données relationnelle SQL open-source connu pour sa simplicité et sa légèreté.
C’est un moteur léger et autonome qui ne nécessite pas de serveur ou d’autre configuration compliquée.
Cela le rend idéal pour travailler avec de petits ensembles de données, tels que des applications Web ou des applications mobiles.
Les utilisateurs de Python utilisent généralement SQLite avec Jupyter Notebooks en raison de son intégration transparente. La meilleure bibliothèque Python SQL à utiliser pour cela est SQLite3.
Vous pouvez même écrire une requête SQL à partir de votre bloc de code Python !
Avantages :
Léger et auto-contenu, ne nécessitant aucune configuration compliquée ni installation de serveurPerformances rapides et fiables avec de petits ensembles de donnéesFacile à utiliser avec Python via la bibliothèque sqlite3
Exemples :
Une base de données SQLite peut être utilisée avec Python dans plusieurs applications différentes, telles que comme :
Analyse exploratoire des donnéesCréation d’applications Web
Étant donné que les bases de données SQLite sont légères, elles peuvent être les meilleures pour travailler avec de petits ensembles de données, tels que des applications Web ou des applications mobiles.
5. Redis
Aperçu :
Redis est un magasin de structure de données en mémoire open source couramment utilisé avec Python.
Il convient mieux à la mise en cache, aux files d’attente de messagerie et à d’autres applications nécessitant un accès aux données en temps réel.
Il stocke les données dans un format de paire clé-valeur et prend en charge divers types de données, tels que les chaînes, les hachages, les listes et les ensembles.
Redis est généralement utilisé avec Python via un bibliothèque redis-py
Cela vous permet de stocker et de récupérer rapidement et facilement données de Redis utilisant Python.
Avantages :
Haute vitesse et performances grâce à sa structure de stockage en mémoireCompatibilité avec différents types de données, tels que les chaînes, les hachages, les listes et les ensemblesIntégré à Python via la bibliothèque redis-py
Exemples :
Redis peut être utilisé avec Python dans une variété d’applications ns, tels que :
Mettre en cache les données des requêtes WebStocker les sessions utilisateur dans les applications WebCréer des files d’attente de messages pour les tâches de traitement des tâches
Questions connexes
Quelle base de données convient le mieux à Python ?
MySQL est le meilleur pour Python. Il s’agit d’un système de gestion de base de données open source, fiable et robuste utilisé dans de nombreuses applications. Il offre une gamme de fonctionnalités pour l’évolutivité, la fiabilité et la sécurité. De plus, il peut être facilement intégré à Python via des bibliothèques de connecteurs.
Quelles bases de données prennent en charge Python ?
Les bases de données populaires qui prennent en charge Python incluent MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis et SQLite. Vous pouvez accéder à ces bases de données via leurs bibliothèques Python SQL respectives.
De plus, de nombreux autres systèmes de bases de données ont des pilotes ou des modules qui vous permettent de les utiliser avec Python.
MySQL est-il bon pour Python ?
MySQL est bon pour Python. C’est un système de gestion de base de données open source, fiable et robuste dans de nombreuses applications.
Python est-il bon avec SQL ?
Oui, Python et SQL sont compatibles. Python peut être utilisé pour accéder à une variété de bases de données telles que MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis et SQLite via leurs bibliothèques Python SQL respectives. De plus, de nombreux autres systèmes de base de données ont des pilotes ou des modules qui vous permettent de les utiliser avec Python.
SQL ou pandas sont-ils meilleurs ?
SQL est la meilleure option lorsque vous travaillez avec des données tabulaires comme il vous permet de stocker et de manipuler des données dans un format structuré.
Pandas est le mieux adapté pour travailler avec de grands ensembles de données et des opérations complexes telles que la fusion ou la jonction de données provenant de plusieurs sources.
En fin de compte , le meilleur choix dépend de votre cas d’utilisation spécifique.
Quelle base de données est la meilleure pour le développement Web Python ?
La meilleure base de données pour le développement Web Python est PostgreSQL. Il s’agit d’un système de base de données relationnelle objet open source qui offre évolutivité, fiabilité et fonctionnalités de sécurité robustes. De plus, il peut être facilement intégré à Python via la bibliothèque Psycopg2.
Quelle base de données est la meilleure pour l’apprentissage automatique Python ?
La meilleure base de données pour l’apprentissage automatique Python est MySQL. MySQL possède de nombreuses bibliothèques SQL à intégrer dans le code Python. Cela permet à la base de données de bien s’intégrer aux bibliothèques d’apprentissage automatique courantes en Python.
Quelle base de données est la meilleure pour Python avec Flask ?
La meilleure base de données pour Python avec Flask est SQLite. Il s’agit d’une base de données légère et sans serveur qui peut être facilement intégrée dans des applications Web construites avec le framework Flask. De plus, il offre de bonnes performances par rapport à d’autres bases de données.
Neo4j peut-il être utilisé avec Python ?
Oui, Neo4j peut être utilisé avec Python. Il s’agit d’une base de données de graphes NoSQL avec une bibliothèque de bases de données de graphes, Py2Neo, qui permet aux utilisateurs d’accéder et de manipuler les bases de données Neo4j à partir de une application Python.
Réflexions finales
Python peut être utilisé avec une variété de bases de données différentes. La meilleure base de données pour Python dépendra des exigences spécifiques et des cas d’utilisation.
Les options populaires incluent MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis et SQLite. Chacune de ces bases de données offre des avantages tels que l’évolutivité, la fiabilité, les performances et une intégration facile avec Python.
En fin de compte, le meilleur choix d’une base de données pour Python dépendra des exigences spécifiques de l’application. Assurez-vous de rechercher chaque option pour déterminer celle qui convient le mieux à votre cas d’utilisation.
J’espère que cet article vous a aidé à rechercher votre base de données Python !