Python接入不同类型数据库的通用接口方法

Python接入不同类型数据库的通用接口方法,第1张

日常数据管理工作中,需要处理存储在不同类型数据库系统的数据。对这些数据的管理,常见的是使用Navicat,DBeaver等管理工具。在对大量数据分析时,需要提取到Python/R中进行处理。下面 探索 Python调用MySQL,MongoDB,InfluxDB等多种类型数据库通用连接方法。实现方式是在Python中封装各类数据库接口包。

实现后的效果:1安全。接口信息封装便于保密管理;2复用。一次封装,永久复用;3上手快。方便不熟悉python和数据调用的同学,只会简单的sql即可使用,省时省力。

下面以MySQL,MongoDB,InfluxDB为例定义接口方法,然后把它们封装成1个通用方法。

mysql_get(sql,db):

mongo_get(sql,db):

influx_get(sql,db):

可以看到,以上函数共同调用的参数为sql和db。我们再增加一个参数db_type,将构造一个通用的方法对以上数据库调用。

同理,其他类型的数据库也可以加入到这个通用框架中,包括但不限于各类关系型,键值型,时序型数据库。

1Numpy库

是Python开源的数值计算扩展工具,提供了Python对多维数组的支持,能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外,针对数组运算也提供了大量的数学函数库,Numpy是大部分Python科学计算的基础,具有很多功能。

2Pandas库

是一个基于Numpy的数据分析包,为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型,提供了高效地 *** 作大型数据集所需要的函数和方法,使用户能快速便捷地处理数据。

3Matplotlib库

是一个用在Python中绘制数组的2D图形库,虽然它起源于模仿MATLAB图形命令,但它独立于MATLAB,可以通过Pythonic和面向对象的方式使用,是Python中Z出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的,它大量使用Numpy和其他扩展代码,即使对大型数组也能提供良好的性能。

4Seaborn库

是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具,提供了很多高层封装的函数,帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形,从而避免了许多额外的参数配置问题。

5NLTK库

被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具,以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台,用于构建使用人类语言数据的Python程序,它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口,还提供了一套文本处理库,用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。

python学习的基本步骤如下:

python基础,了解python的数据类型

python爬虫,了解网页结构,了解python爬虫知识,了解数据库知识

python数据分析,了解数据分析库

python机器学习,了解建模知识

这是学习python的基本学习框架,都是和数据在打关系,从收集数据,整理数据,到数据建模。作为一个刚入门的Python学习者,也许对这些概念性的东西不是很理解,但当你真正入门了Python,你将完全理解上面说的概念性的知识。

编程是需要写才能会的,学习编程要选对教程,教程不对,内容不专业;学习方式不对,学习不高效。

零基础自学最容易出现问题的就是碎片化学习。碎片化学习就是指,在不知道整体知识框架的情况下,凭感觉学习,东一榔头西一棒槌,最后自己会哪里不会哪里也搞不清楚。

因此,在学习技术之前,希望大家都能先了解一下零基础学习的路线,高效学习、少走弯路。

Python3中,最常用的用于和数据库交互的库是SQLAlchemy。它是一个Python ORM(对象关系映射)工具,它能够抽象出SQL语句,从而使要从和更新数据库的 *** 作更加简单、快速。SQLAlchemy支持多种关系型数据库,比如MySQL, PostgreSQL, SQLite,Oracle,MS-SQL,以及还有IBM DB2。另外,它还有它自己的优化引擎,使得上面的关系型数据库更加高效,因此它也是一个最佳实践的一个选择。

以上就是关于Python接入不同类型数据库的通用接口方法全部的内容,包括:Python接入不同类型数据库的通用接口方法、python数据分析需要哪些库_python用什么数据库、编程小白怎么学习Python呀_python编程入门自学等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/sjk/9660104.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-04-30
下一篇 2023-04-30

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存