初心者のためのトップPythonデータベースプロジェクト[2022]

Pythonは新しいクールですよね？ 生体分子のシミュレーションから航空交通管制まで、Pythonは新しい流行です。 フィールドに名前を付けると、それは同じものの一部です。 間違いなく、Pythonはさまざまな機能を備えたプログラミングであり、データベースプログラミング用にカスタマイズされています。

Pythonは、データサイエンスおよび機械学習プロジェクトの最優先事項の1つです。 最新のTiobeのインデックスによると、Cの次にランク付けされています。

「Pythonをコーディングすることの喜びは、読者を死に至らしめるような些細なコードではなく、少量の明確なコードで多くのアクションを表現する、短く簡潔で読みやすいクラスを見ることです。」 –グイドヴァンロッサム。

Pythonデータベースプロジェクトは、Pythonでの将来のキャリアを見ている学者やコーダーに幅広い露出を提供します。 対応するものより遅いと言われていますが、世界中の開発者によって広く使用されています。 科学開発、ゲーム、ネットワークプログラミング、Web開発など、さまざまなアプリケーションで広く使用されています。

これらのデータベースプロジェクトは、学生に高度なトレーニングと露出を提供します。 私たちの優秀な訓練を受けた専門家は、学生が彼らの学術プロジェクトを達成できるように、プロジェクトコード、データベース、およびプロジェクトドキュメントの詳細な説明を提供します。

初心者のためのPythonデータベースプロジェクト

1.汎用データベースシステム

これらの汎用データベースシステムは、さまざまなアプリケーションのニーズを満たすことを目的としています。 それらは非常に高価な複雑なソフトウェアシステムです。 ただし、コスト全体が多くのユーザーに分散されるため、大規模な組織に最適で適しています。

以下にいくつかの汎用データベースシステムを示します。

• Microsoft SQL Server
• アングル
• MySQL
• Microsoft Access
• Informix
• IBM DB2
• オラクル
• ファイアバード
• SAP DB
• PostgreSQL
• Sybase

以下に、いくつかの非リレーショナルデータベースを示します。

行と列の表形式のスキームを使用しないデータベースは、非リレーショナルデータベースシステムと呼ばれます。 ほとんどの従来のデータベースシステムとは異なり、非リレーショナルデータベースシステムはストレージモデルを使用します。 ストレージモデルは、保存されるデータの種類の特定の要件を最適化するように設計されています。

• レコードベースのデータベース（KirbyBase、Durus、Atop、Buzhug、Metakit、ZODB、BerkeleyDB）
• XMLデータベース（4Suiteサーバー、Sleepycat DB XMLまたはOracle）
• グラフデータベース（Neo4j）

アプリケーションベースのデータシステムの埋め込み

• asql
• SQLite
• GadFly
• ThinkSQL

2.データベースシステムの生データ

処理されない情報はすべて生データと呼ばれます。 この情報は通常、ファイルまたはコンピューターのハードディスクの任意の部分に保存されます。

• エクセルを読む
• スプレッドシート（​​CSV）
• スプレッドシート（​​xlsx、xls）
• ファイルの読み取りまたは書き込み。

データベースはどのように接続されていますか？ -Pythonの観点

• psycopg2Pythonライブラリを使用したPostgreSQL
• Oracleとcx_OraclePythonライブラリ
• MySQLdbPythonライブラリを使用したMySQL
• Python 2.7以降に組み込まれているSQLite（そのためにspateライブラリは必要ありません）

3.サードパーティのデータベースサービス

サードパーティのデータベースパフォーマンスツールは、オーケストレーション、ガバナンス、統合などの機能を備えていれば、DBMSベンダーの管理ソフトウェアに代わる魅力的なツールを提供します。

• Google Cloud SQL
• BitCanはMongoDBとMySQLの両方をサポートしています
• Amazon Relational Database Services
• PostgreSQLデータベースを備えたElephantSQLホスト

MySQL DBで作業している場合は、データベース接続に以下のコードを使用できます。 以下を使用してインストールします。

sudo apt-get install python-MySQLdb

Python 3.xを使用する場合、これは次のようなPythonコネクタで実行できます。

sudo apt-get install python3-mysql.connector

インポートとデータベース接続は次のようになります。

MySQLdbをインポートする

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

同様に、ローカルクラウドSDK認証に使用できるプロキシを呼び出すことができます。

/*プロキシを使用したPythonコードのサンプル*/

＃プロキシを呼び出す

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

＃接続確立ステートメント

mysqlをインポートします

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

最終年度のプロジェクトにPythonデータベースプロジェクトを選択した学生向けのトピックをいくつか紹介します。

• クラウドコンピューティングシステムのチェックポインティングによる信頼性の向上の実用化。
• クラウドコンピューティングによるデータアクセスに基づく時間節約プロトコルの効果的なパフォーマンス
• モノのインターネットテクノロジーの適用におけるクラウドコンピューティングサービスを使用したシステム電力分析管理220VACの効率的なメカニズム
• ゲーム理論的機械学習アプローチによるモバイルクラウドコンピューティングのCloudletにおける分散マルチユーザー計算オフロードのための効率的なメカニズム
• モバイルエッジクラウドコンピューティングによるパフォーマンス保証された計算オフロードの実用的な使用法
• クラウドコンピューティングの効率的なメカニズム-糖尿病治療による非侵襲的グルコースモニタリングに基づく
• モノのインターネットとクラウドコンピューティングに基づくスマートホームの効率的なパフォーマンス
• SDNおよびクラウドコンピューティングドメイン全体のオーケストレーションにおけるエンドツーエンドサービスの効率的なパフォーマンス
• クラウドコンピューティングコンテキストによるスケジューリングに基づいてMax-Minを改訂するための効果的なメカニズム
• モバイルクラウドコンピューティングシステムでの共同最適価格設定とタスクスケジューリングのための効率的な手段

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結論

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