Meilleurs projets de base de données Python pour les débutants [2022]

Python est le nouveau cool, n'est-ce pas ? De la simulation de biomolécules au contrôle du trafic aérien, Python est la nouvelle mode. Vous nommez un champ, et il en fait partie. Sans aucun doute, Python programme avec des fonctionnalités variées et est fait sur mesure pour la programmation de bases de données.

Python est l'une des principales priorités des projets de science des données et d'apprentissage automatique. Selon le dernier indice de Tiobe, il se classe deuxième après C.

"La joie de coder Python devrait être de voir des classes courtes, concises et lisibles qui expriment beaucoup d'action dans une petite quantité de code clair - pas dans des rames de code trivial qui ennuient le lecteur à mort." – Guido van Rossum .

Le projet de base de données Python offre une large exposition aux universitaires et aux codeurs qui envisagent leur future carrière en Python. Bien qu'il soit qualifié d'être plus lent que ses homologues, il est largement utilisé par les développeurs du monde entier. Il est couramment utilisé dans des applications telles que le développement scientifique, les jeux, la programmation réseau, le développement Web et bien d'autres.

Ces projets de base de données offrent aux étudiants une formation et une exposition très sophistiquées. Nos excellents professionnels formés fournissent une explication détaillée du code du projet, de la base de données et de la documentation du projet afin que les étudiants puissent accomplir leurs projets académiques.

Projets de base de données Python pour les débutants

1. Systèmes de base de données à usage général

Ces systèmes de bases de données à usage général visent à répondre aux besoins d'applications diverses et variées. Ce sont des systèmes logiciels complexes qui coûtent très cher. Mais le coût total est réparti entre de nombreux utilisateurs, ce qui en fait le plus adapté et le plus adapté à une grande organisation.

Vous trouverez ci-dessous quelques systèmes de base de données à usage général

• Microsoft SQL Server
• Ingres
• MySQL
• Microsoft Access
• Informix
• IBMDB2
• Oracle
• Oiseau de feu
• BD SAP
• PostgreSQLName
• SybaseName

Ci-dessous quelques bases de données non relationnelles.

Toute base de données qui n'utilise pas un schéma tabulaire de lignes et de colonnes est appelée système de base de données non relationnelle. Contrairement à la plupart des systèmes de base de données traditionnels, le système de base de données non relationnelle utilise un modèle de stockage. Le modèle de stockage est conçu pour optimiser les exigences spécifiques du type de données stockées.

• Bases de données basées sur les enregistrements (KirbyBase, Durus, Atop, Buzhug, Metakit, ZODB, BerkeleyDB)
• Bases de données XML (serveur 4Suite, Sleepycat DB XML ou Oracle)
• Bases de données de graphes (Neo4j)

Intégration d'un système de données basé sur les applications

• asql
• SQLiteName
• Taon
• PensezSQL

2. Données brutes dans un système de base de données

Toute information non traitée est qualifiée de donnée brute. Ces informations sont généralement stockées dans des fichiers ou n'importe quelle partie du disque dur de l'ordinateur.

• Lire Excel
• Feuilles de calcul (CSV)
• Feuilles de calcul (xlsx, xls)
• Lire ou écrire des fichiers.

Comment la base de données est-elle connectée ? -La perspective Python

• PostgreSQL avec la bibliothèque Python psycopg2
• Oracle avec la bibliothèque Python cx_Oracle
• MySQL avec la bibliothèque Python MySQLdb
• SQLite intégré à Python 2.7+ (aucune bibliothèque spate n'est requise pour cela)

3. Services de base de données tiers

Les outils de performance de base de données tiers offrent des alternatives intéressantes aux logiciels de gestion des fournisseurs de SGBD, à condition que leurs capacités incluent l'orchestration, la gouvernance et l'intégration.

• Google Cloud SQL
• BitCan prend en charge à la fois MongoDB et MySQL
• Services de base de données relationnelle Amazon
• Hôtes ElephantSQL avec bases de données PostgreSQL

Si vous travaillez sous MySQL DB, vous pouvez utiliser le code ci-dessous pour votre connexion à la base de données. Installer en utilisant :

sudo apt-get install python-MySQLdb

Si vous utilisez des moyens Python 3.x, cela peut être accompli sous Python-connector comme ceci :

sudo apt-get install python3-mysql.connector

L'importation et la connexion à la base de données ressemblent à ceci :

importer MySQLdb

connection = MySQLdb.connect (host =”localhost”, user = “User_Name”, passwd =”Password”, db = “Shop”)

De même, nous pouvons invoquer un proxy, qui peut être utilisé pour l'authentification du SDK cloud local.

/* Exemple de code Python utilisant Proxy*/

# invoquer le proxy

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

# Déclaration d'établissement de connexion

importer mysql

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

Voici quelques sujets pour les étudiants qui ont choisi des projets de base de données Python pour leurs projets de dernière année.

• Utilisation pratique de l'amélioration de la fiabilité avec le point de contrôle des systèmes de cloud computing.
• Performances efficaces pour le protocole de gain de temps basé sur l'accès aux données par le cloud computing
• Un mécanisme efficace pour la gestion analytique de l'alimentation du système 220 V AC avec des services de cloud computing dans l'application de la technologie de l'internet des objets
• Un mécanisme efficace pour le déchargement distribué des calculs multi-utilisateurs dans le cloudlet du cloud computing mobile par l'approche d'apprentissage automatique de la théorie des jeux
• Utilisation pratique de Performance Guaranteed Computation Offloading par Mobile-Edge Cloud Computing
• Un mécanisme efficace pour le Cloud Computing basé sur la surveillance non invasive du glucose par Diabetic Care
• Performances efficaces pour la maison intelligente basée sur l'internet des objets et le cloud computing
• Performances efficaces pour un service de bout en bout dans l'orchestration sur les domaines SDN et de cloud computing
• Un mécanisme efficace de Révision Max-Min basé sur la Planification par Contexte Cloud Computing
• Un moyen efficace pour une tarification et une planification des tâches optimales conjointes sur les systèmes de cloud computing mobiles

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Conclusion

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