Top-Python-Datenbankprojekte für Anfänger [2022]

Python ist das neue Cool, nicht wahr? Von der Simulation von Biomolekülen bis zur Steuerung des Flugverkehrs ist Python der neue Trend. Sie benennen ein Feld, und es ist ein Teil davon. Zweifellos ist Python eine Programmierung mit vielfältigen Funktionen und auf die Datenbankprogrammierung zugeschnitten.

Python ist eine der obersten Prioritäten für Data-Sciences- und Machine-Learning-Projekte. Laut dem aktuellen Tiobe-Index belegt es den zweiten Platz neben C.

„Die Freude am Codieren von Python sollte darin bestehen, kurze, prägnante, lesbare Klassen zu sehen, die viel Action in einer kleinen Menge an klarem Code ausdrücken – nicht in Unmengen von trivialem Code, der den Leser zu Tode langweilt.“ – Guido van Rossum .

Das Python-Datenbankprojekt bietet Wissenschaftlern und Programmierern, die ihre zukünftige Karriere in Python sehen, eine breite Präsenz. Obwohl es als langsamer bezeichnet wird als seine Gegenstücke, wird es von Entwicklern weltweit häufig verwendet. Es wird häufig in Anwendungen verwendet, darunter wissenschaftliche Entwicklung, Spiele, Netzwerkprogrammierung, Webentwicklung und viele mehr.

Diese Datenbankprojekte bieten Studenten eine hochentwickelte Ausbildung und Exposition. Unsere exzellenten, geschulten Fachleute bieten eine detaillierte Erklärung des Projektcodes, der Datenbank und der Projektdokumentation, damit die Studenten ihre akademischen Projekte durchführen können.

Python-Datenbankprojekte für Anfänger

1. Universelle Datenbanksysteme

Diese universellen Datenbanksysteme zielen darauf ab, die Anforderungen unterschiedlicher und vielfältiger Anwendungen zu erfüllen. Sie sind komplexe Softwaresysteme, die sehr teuer sind. Aber die gesamten Kosten werden auf viele Benutzer verteilt, wodurch sie für eine große Organisation am besten geeignet und geeignet sind.

Unten sind einige universelle Datenbanksysteme aufgeführt

• Microsoft SQL-Server
• Ingr
• MySQL
• Microsoft Access
• Informix
• IBM DB2
• Orakel
• Feuervogel
• SAP-DB
• PostgreSQL
• Sybase

Unten sind einige nicht-relationale Datenbanken aufgeführt.

Jede Datenbank, die kein tabellarisches Schema von Zeilen und Spalten verwendet, wird als nicht relationales Datenbanksystem bezeichnet. Im Gegensatz zu den meisten herkömmlichen Datenbanksystemen verwendet das nicht-relationale Datenbanksystem ein Speichermodell. Das Speichermodell wurde entwickelt, um die spezifischen Anforderungen des zu speichernden Datentyps zu optimieren.

• Datensatzbasierte Datenbanken (KirbyBase, Durus, Atop, Buzhug, Metakit, ZODB, BerkeleyDB)
• XML-Datenbanken (4Suite-Server, Sleepycat DB XML oder Oracle)
• Graphdatenbanken (Neo4j)

Anwendungsbasiertes Datensystem einbetten

• asql
• SQLite
• Bremse
• ThinkSQL

2. Rohdaten in einem Datenbanksystem

Alle Informationen, die nicht verarbeitet werden, werden als Rohdaten bezeichnet. Diese Informationen werden normalerweise in Dateien oder anderen Teilen der Festplatte des Computers gespeichert.

• Excel lesen
• Tabellen (CSV)
• Tabellen (xlsx, xls)
• Dateien lesen oder schreiben.

Wie ist die Datenbank angebunden? -Die Python-Perspektive

• PostgreSQL mit psycopg2-Python-Bibliothek
• Oracle mit cx_Oracle Python-Bibliothek
• MySQL mit MySQLdb-Python-Bibliothek
• SQLite integriert in Python 2.7+ (dafür ist keine Spate-Bibliothek erforderlich)

3. Datenbankdienste von Drittanbietern

Datenbankleistungstools von Drittanbietern bieten attraktive Alternativen zu Verwaltungssoftware von DBMS-Anbietern, vorausgesetzt, ihre Fähigkeiten umfassen Orchestrierung, Governance und Integration.

• Google Cloud-SQL
• BitCan unterstützt sowohl MongoDB als auch MySQL
• Relationale Amazon-Datenbankdienste
• ElephantSQL-Hosts mit PostgreSQL-Datenbanken

Wenn Sie unter MySQL DB arbeiten, können Sie den folgenden Code für Ihre Datenbankverbindung verwenden. Installieren mit:

sudo apt-get install python-MySQLdb

Wenn Sie Python 3.x-Mittel verwenden, kann dies unter Python-Connector wie folgt durchgeführt werden:

sudo apt-get install python3-mysql.connector

Importieren und Datenbankverbindung sieht so aus:

MySQLdb importieren

connection = MySQLdb.connect (host = „localhost“, user = „Benutzername“, passwd = „Passwort“, db = „Shop“)

Ebenso können wir einen Proxy aufrufen, der für die lokale Cloud-SDK-Authentifizierung verwendet werden kann.

/* Python-Beispielcode mit Proxy*/

# Den Proxy aufrufen

./cloud_sql_proxy-instance=<INSTANCE_CONNECTION_NAME>=tcp:3306 &

# Anweisung zum Verbindungsaufbau

mysql importieren

connection= mysql.connector.connect (user ='<USER>', passwd ='Password', host='127.0.0.1', db = 'Shop')

Hier sind einige Themen für Studenten, die Python-Datenbankprojekte für ihre Abschlussprojekte ausgewählt haben.

• Praktische Nutzung der Verbesserung der Zuverlässigkeit durch Checkpointing von Cloud-Computing-Systemen.
• Effektive Leistung für zeitsparendes Protokoll basierend auf Datenzugriff durch Cloud Computing
• Ein effizienter Mechanismus für das Analysemanagement der Systemleistung 220 V AC mit Cloud-Computing-Services bei der Anwendung der Internet-of-Things-Technologie
• Ein effizienter Mechanismus für das verteilte Multi-User-Computing-Offloading im Cloudlet des Mobile Cloud Computing durch einen spieltheoretischen maschinellen Lernansatz
• Praktische Nutzung von Performance Guaranteed Computing Offloading durch Mobile-Edge Cloud Computing
• Ein effizienter Mechanismus für Cloud Computing basierend auf nicht-invasiver Glukoseüberwachung durch Diabetic Care
• Effiziente Performance für Smart Home auf Basis von Internet of Things und Cloud Computing
• Effiziente Leistung für End-to-End-Dienste bei der Orchestrierung über SDN- und Cloud-Computing-Domänen hinweg
• Ein effektiver Mechanismus zum Überarbeiten von Max-Min basierend auf der Planung durch den Cloud-Computing-Kontext
• Ein effizientes Mittel zur gemeinsamen optimalen Preisgestaltung und Aufgabenplanung auf mobilen Cloud-Computing-Systemen

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Fazit

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