一般python用什么数据库比较好

尽量不要用Sybase，很难用。（不依赖Sybase的略过本答案即可）

Python-sybase项目几乎无更新。

Bug多多。

暂时没找到其他项目代替。

其实很多数据库python都可以链接使用的，看你自己擅长使用什么数据库了，如果对数据库什么的不是很了解的话就用mongodb吧，配合pymongo很好使用的，当然其他的数据库如mysqlpostgressql等等都无压力的。

主流的关系型数据库：

1 MySQL：目前使用最广泛的开源、多平台的关系型数据库，支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范。

2 SQL Server：支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范，属于商业软件，需要注意版权和licence授权费用。

3 Oracle：支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，功能最强大、最复杂、市场占比最高的商业数据库。

4 Postgresql：开源、多平台、关系型数据库，功能最强大的开源数据库，需要Python环境，基于postgresql的time

scaleDB，是目前比较火的时序数据库之一。

非关系型数据库：

非关系型数据库也被称为nosql，作为关系型数据库的一个补充，能在特定场景和特点问题下发挥高效率和高性能。

常见的非关系型数据库类型有键值存储数据库和面向文档数据库。

键值存储数据库类似hash，通过key做添加、删除、查询、性能高，优势在于简单、易部署、高并发，主要产品有：

Redis：开源、Linux平台、key-value键值型nosql数据库，简单稳定，非常主流的、全数据in-momory，定位于快的键值型nosql数据库。

Memcaced：一个开源的、高性能的、具有分布式内存对象的缓存系统，通过它可以减轻数据库负载，加速动态的web应用。

面向文档数据库以文档的形式存储，每个文档是一系列数据项的集合，每个数据项有名称与对应的值，主要产品有：

MongoDB：开源、多平台、文档型nosql数据库，最像关系型数据库，定位于灵活的nosql数据库。适用于网站后台数据库、小文件系统、日志分析系统。

Python可以使用文本分析和统计方法来进行文献分析。以下是Python进行文献分析的一些方法：

1 使用Python的自然语言处理(NLP)库，如NLTK或spaCy，来对文献进行分词、命名实体识别、词性标注等 *** 作，以便对文献进行语言统计分析。

2 可以使用Python的Pandas库来对文献进行数据处理和分析，将文献数据导入Pandas DataFrame中，并对其进行数据清洗、统计分析、可视化等 *** 作。

3 使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取在线文献数据库或社交媒体平台上的相关文章，并通过数据挖掘和机器学习算法来发现其中的相关性和趋势。

4 通过使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，便于更好地理解大量数据和引领后续工作。

总之，Python提供了灵活和强大的工具集，结合适当的文献分析领域知识，可以快速、便捷地完成文献分析任务。

举例来说，一个研究人员想对某个领域的文献进行分析，探究其中的研究重点、热点和趋势。首先，研究人员需要获得相关的文献数据，可以通过在线文献数据库或者社交媒体平台来获得。

接下来，研究人员可以使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取这些数据，并将其存储到Pandas DataFrame中进行清洗和分析。例如，可以对文献进行分词、命名实体识别等 *** 作，以便发现其中的热点和重点。

然后，研究人员可以使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，例如使用词云图、词频图、关联图等方式展示文献中的关键词、主题和相关性，以便更好地理解和表达分析结果。

通过以上的Python工具和方法，研究人员可以对大量文献数据进行深度挖掘和分析，在较短时间内获得比较完整和准确的结果，提升研究效率和成果。

1、Numpy

Numpy是Python科学计算的基础包，它提供了很多功能：快速高效的多维数组对象ndarray、用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数、用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具、线性代数运算、傅里叶变换以及随机数生成等。NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为在算法和库之间传递数据的容器。

2、Pandas

Pandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。自从2010年出现以来，它助使Python成为强大而高效的数据分析环境。其中用得最多的Pandas对象是DataFrame，它是一个面向列的二维表结构，另一个是Series，一个一维的标签化数组对象。Pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库灵活的数据处理功能。还提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等 *** 作。

3、matplotlib

matplotlib是最流行的用于绘制图表和其他二维数据可视化的Python库。它最初由John

DHunter(JDH)创建，目前由一个庞大的开发团队维护。它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其他的Python可视化库，但matplotlib应用最为广泛。

4、SciPy

SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，它与Numpy结合使用，便形成了一个相当完备和成熟的计算平台，可以处理多种传统的科学计算问题。

5、scikit-learn

2010年诞生以来，scikit-learn成为了Python通用机器学习工具包。它的子模块包括：分类、回归、聚类、降维、选型、预处理等。与pandas、statsmodels和IPython一起，scikit-learn对于Python成为高效数据科学编程语言起到了关键作用。

6、statsmodels

statsmodels是一个统计分析包，起源于斯坦福大学统计学教授，他设计了多种流行于R语言的回归分析模型。Skipper Seabold和Josef

Perktold在2010年正式创建了statsmodels项目，随后汇聚了大量的使用者和贡献者。与scikit-learn比较，statsmodels包含经典统计学和经济计量学的算法。

虽然 Python 需要为 *** 作不同的数据库使用不同的模块，但不同的数据库模块并非没有规律可循，因为它们基本都遵守 Python 制订的 DB API 协议，目前该协议的最新版本是 20，因此这些数据库模块有很多 *** 作其实都是相同的。下面先介绍不同数据库模块之间的通用内容。

全局变量

Python 推荐支持 DB API 20 的数据库模块都应该提供如下 3 个全局变量：

apilevel：该全局变量显示数据库模块的 API 版本号。对于支持 DB API 20 版本的数据库模块来说，该变量值通常就是 20。如果这个变量不存在，则可能该数据库模块暂时不支持 DB API 20。读者应该考虑选择使用支持该数据库的其他数据库模块。

threadsafety：该全局变量指定数据库模块的线程安全等级，该等级值为 0～3 ，其中 3 代表该模块完全是线程安全的；1 表示该模块具有部分线程安全性，线程可以共享该模块，但不能共享连接；0 则表示线程完全不能共享该模块。

paramstyle：该全局变量指定当 SQL 语句需要参数时，可以使用哪种风格的参数。该变量可能返回如下变量值：

format：表示在 SQL 语句中使用 Python 标准的格式化字符串代表参数。例如，在程序中需要参数的地方使用 %s，接下来程序即可为这些参数指定参数值。

pyformat：表示在 SQL 语句中使用扩展的格式代码代表参数。比如使用 %(name)，这样即可使用包含 key 为 name 的字典为该参数指定参数值。

qmark：表示在 SQL 语句中使用问号（）代表参数。在 SQL 语句中有几个参数，全部用问号代替。

numeric：表示在 SQL 语句中使用数字占位符（:N）代表参数。例如：1 代表一个参数，:2 也表示一个参数，这些数字相当于参数名，因此它们不一定需要连续。

named：表示在 SQL 语句中使用命名占位符（:name）代表参数。例如 :name 代表一个参数，:age 也表示一个参数。

通过查阅这些全局变量，即可大致了解该数据库 API 模块的对外的编程风格，至于该模块内部的实现细节，完全由该模块实现者负责提供，通常不需要开发者关心。

数据库 API 的核心类

遵守 DB API 20 协议的数据库模块通常会提供一个 connect() 函数，该函数用于连接数据库，并返回数据库连接对象。

数据库连接对象通常会具有如下方法和属性：

cursor(factory=Cursor)：打开游标。

commit()：提交事务。

rollback()：回滚事务。

close()：关闭数据库连接。

isolation_level：返回或设置数据库连接中事务的隔离级别。

in_transaction：判断当前是否处于事务中。

上面第一个方法可以返回一个游标对象，游标对象是 Python DB API 的核心对象，该对象主要用于执行各种 SQL 语句，包括 DDL、DML、select 查询语句等。使用游标执行不同的 SQL 语句返回不同的数据。

游标对象通常会具有如下方法和属性：

execute(sql[, parameters])：执行 SQL 语句。parameters 参数用于为 SQL 语句中的参数指定值。

executemany(sql, seq_of_parameters)：重复执行 SQL 语句。可以通过 seq_of_parameters 序列为 SQL 语句中的参数指定值，该序列有多少个元素，SQL 语句被执行多少次。

executescript(sql_script)：这不是 DB API 20 的标准方法。该方法可以直接执行包含多条 SQL 语句的 SQL 脚本。

fetchone()：获取查询结果集的下一行。如果没有下一行，则返回 None。

fetchmany(size=cursorarraysize)：返回查询结果集的下 N 行组成的列表。如果没有更多的数据行，则返回空列表。

fetchall()：返回查询结果集的全部行组成的列表。

close()：关闭游标。

rowcount：该只读属性返回受 SQL 语句影响的行数。对于 executemany() 方法，该方法所修改的记录条数也可通过该属性获取。

lastrowid：该只读属性可获取最后修改行的 rowid。

arraysize：用于设置或获取 fetchmany() 默认获取的记录条数，该属性默认为 1。有些数据库模块没有该属性。

description：该只读属性可获取最后一次查询返回的所有列的信息。

connection：该只读属性返回创建游标的数据库连接对象。有些数据库模块没有该属性。

总结来看，Python 的 DB API 20 由一个 connect() 开始，一共涉及数据库连接和游标两个核心 API。它们的分工如下：

数据库连接：用于获取游标、控制事务。

游标：执行各种 SQL 语句。

掌握了上面这些 API 之后，接下来可以大致归纳出 Python DB API 20 的编程步骤。

*** 作数据库的基本流程

使用 Python DB API 20 *** 作数据库的基本流程如下：

调用 connect() 方法打开数据库连接，该方法返回数据库连接对象。

通过数据库连接对象打开游标。

使用游标执行 SQL 语句（包括 DDL、DML、select 查询语句等）。如果执行的是查询语句，则处理查询数据。

关闭游标。

关闭数据库连接。

下图显示了使用 Python DB API 20 *** 作数据库的基本流程。

您好，基于Python建立人脸库的方法如下：

1 安装Python和相关包：首先，您需要安装Python和相关的包，如OpenCV、NumPy等，以便使用Python来处理图像和视频。

2 获取人脸数据：您需要获取足够多的人脸数据，以便训练模型。

3 提取特征：使用Python中的OpenCV库，您可以提取人脸图像中的特征，以便进行识别。

4 训练模型：使用提取的特征，您可以训练一个机器学习模型，以便识别不同的人脸。

5 测试模型：最后，您可以使用测试数据来测试模型的准确性，以确保它能够准确地识别不同的人脸。

选择开始菜单中→程序→Management SQL Server 2008→SQL Server Management Studio命令，打开SQL Server Management Studio窗口，并使用Windows或 SQL Server身份验证建立连接。

在对象资源管理器窗口中展开服务器，然后选择数据库节点

右键单击数据库节点，从d出来的快捷菜单中选择新建数据库命令。

执行上述 *** 作后，会d出新建数据库对话框。在对话框、左侧有3个选项，分别是常规、选项和文件组。完成这三个选项中的设置会后，就完成了数据库的创建工作，

在数据库名称文本框中输入要新建数据库的名称。例如，这里以“新建的数据库”。

在所有者文本框中输入新建数据库的所有者，如sa。根据数据库的使用情况，选择启用或者禁用使用全文索引复选框。

在数据库文件列表中包括两行，一行是数据库文件，而另一行是日记文件。通过单击下面的添加、删除按钮添加或删除数据库文件。

切换到选项页、在这里可以设置数据库的排序规则、恢复模式、兼容级别和其他属性。

切换到文件组页，在这里可以添加或删除文件组。

完成以上 *** 作后，单击确定按钮关闭新建数据库对话框。至此“新建的数据”数据库创建成功。新建的数据库可以再对象资源管理器窗口看到。

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