초보자를 위한 최고의 Python 데이터베이스 프로젝트 [2022]

Python은 새로운 멋진 기능입니다. 그렇지 않나요? 생체 분자 시뮬레이션에서 항공 교통 통제에 이르기까지 Python은 새로운 유행입니다. 필드의 이름을 지정하면 동일한 필드의 일부입니다. 의심할 여지 없이 Python은 다양한 기능으로 프로그래밍하고 있으며 데이터베이스 프로그래밍을 위해 맞춤 제작되었습니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트의 최우선 순위 중 하나입니다. 최신 티오베 지수에 따르면 C에 이어 2위다.

"Python 코딩의 즐거움은 독자를 지루하게 만드는 사소한 코드 뭉치에서가 아니라 소량의 명확한 코드로 많은 작업을 표현하는 짧고 간결하며 읽기 쉬운 클래스를 보는 것입니다." – 귀도 반 로섬 .

Python 데이터베이스 프로젝트는 Python에서 자신의 미래 경력을 보는 학자 및 코더에게 폭넓은 노출을 제공합니다. 속도가 느리다고 하지만 전 세계 개발자들이 널리 사용하고 있습니다. 과학 개발, 게임, 네트워크 프로그래밍, 웹 개발 등을 포함한 응용 프로그램에서 널리 사용됩니다.

이러한 데이터베이스 프로젝트는 학생들에게 고도로 정교한 교육과 노출을 제공합니다. 우리의 우수하고 훈련된 전문가는 학생들이 학업 프로젝트를 완료할 수 있도록 프로젝트 코드, 데이터베이스 및 프로젝트 문서에 대한 자세한 설명을 제공합니다.

초보자를 위한 Python 데이터베이스 프로젝트

1. 범용 데이터베이스 시스템

이러한 범용 데이터베이스 시스템은 다양하고 다양한 응용 프로그램의 요구 사항을 충족하는 것을 목표로 합니다. 그들은 매우 비싼 복잡한 소프트웨어 시스템입니다. 그러나 전체 비용이 많은 사용자에게 분산되므로 대규모 조직에 가장 적합하고 적합합니다.

다음은 일부 범용 데이터베이스 시스템입니다.

• 마이크로소프트 SQL 서버
• 잉그레스
• MySQL
• 마이크로소프트 액세스
• 인포믹스
• IBM DB2
• 신탁
• 불새
• SAP DB
• PostgreSQL
• 사이베이스

다음은 일부 비관계형 데이터베이스입니다.

행과 열의 표 구성표를 사용하지 않는 모든 데이터베이스를 비관계형 데이터베이스 시스템이라고 합니다. 대부분의 기존 데이터베이스 시스템과 달리 비관계형 데이터베이스 시스템은 스토리지 모델을 사용합니다. 스토리지 모델은 저장되는 데이터 유형의 특정 요구 사항을 최적화하도록 설계되었습니다.

• 레코드 기반 데이터베이스(KirbyBase, Durus, Atop, Buzug, Metakit, ZODB, BerkeleyDB)
• XML 데이터베이스(4Suite 서버, Sleepycat DB XML 또는 Oracle)
• 그래프 데이터베이스(Neo4j)

애플리케이션 기반 데이터 시스템 임베딩

• asql
• SQLite
• 등에
• 씽크SQL

2. 데이터베이스 시스템의 원시 데이터

처리되지 않은 모든 정보를 원시 데이터라고 합니다. 이 정보는 일반적으로 파일이나 컴퓨터 하드 디스크의 일부에 저장됩니다.

• 엑셀 읽기
• 스프레드시트(CSV)
• 스프레드시트(xlsx,xls)
• 파일을 읽거나 씁니다.

데이터베이스는 어떻게 연결되어 있습니까? -파이썬 관점

• psycopg2 Python 라이브러리가 있는 PostgreSQL
• cx_Oracle Python 라이브러리가 있는 Oracle
• MySQLdb Python 라이브러리가 있는 MySQL
• Python 2.7+에 내장된 SQLite(이를 위해 별도의 라이브러리가 필요하지 않음)

3. 제3자 데이터베이스 서비스

타사 데이터베이스 성능 도구는 오케스트레이션, 거버넌스 및 통합 기능이 포함된 경우 DBMS 공급업체의 관리 소프트웨어에 대한 매력적인 대안을 제공합니다.

• 구글 클라우드 SQL
• BitCan은 MongoDB와 MySQL을 모두 지원합니다.
• Amazon 관계형 데이터베이스 서비스
• PostgreSQL 데이터베이스가 있는 ElephantSQL 호스트

MySQL DB에서 작업하는 경우 데이터베이스 연결에 아래 코드를 사용할 수 있습니다. 다음을 사용하여 설치:

sudo apt-get 설치 python-MySQLdb

Python 3.x 수단을 사용하는 경우 Python 커넥터에서 다음과 같이 수행할 수 있습니다.

sudo apt-get 설치 python3-mysql.connector

가져오기 및 데이터베이스 연결은 다음과 같습니다.

MySQLdb 가져오기

연결 = MySQLdb.connect (호스트 = "localhost", 사용자 = "User_Name", passwd = "비밀번호", db = "상점")

마찬가지로 로컬 클라우드 SDK 인증에 사용할 수 있는 프록시를 호출할 수 있습니다.

/* 프록시를 사용하는 샘플 Python 코드*/

# 프록시 호출

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

# 연결 설정 선언문

수입 mysql

연결 = mysql.connector.connect (사용자 = '<사용자>', 암호 = '비밀번호', 호스트 = '127.0.0.1', db = '상점')

다음은 마지막 해 프로젝트로 Python 데이터베이스 프로젝트를 선택한 학생들을 위한 몇 가지 주제입니다.

• 클라우드 컴퓨팅 시스템의 체크포인트를 통한 신뢰성 향상의 실용화.
• 클라우드 컴퓨팅에 의한 데이터 접근을 기반으로 한 시간 절약형 프로토콜에 대한 효과적인 성능
• 사물 인터넷 기술을 적용하는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용하여 시스템 전력 분석 관리 220V AC를 위한 효율적인 메커니즘
• 게임 이론 머신 러닝 접근 방식에 의한 모바일 클라우드 컴퓨팅의 Cloudlet에서 분산 다중 사용자 컴퓨팅 오프로딩을 위한 효율적인 메커니즘
• Mobile-Edge 클라우드 컴퓨팅에 의한 성능 보장 컴퓨팅 오프로딩의 실제 사용
• 당뇨병 치료에 의한 비침습적 혈당 모니터링 기반 클라우드 컴퓨팅을 위한 효율적인 메커니즘
• 사물인터넷과 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 스마트홈을 위한 효율적인 성능
• SDN 및 클라우드 컴퓨팅 도메인 전반에 걸친 오케스트레이션에서 종단 간 서비스를 위한 효율적인 성능
• Cloud Computing Context별 Scheduling 기반 Max-Min 수정을 위한 효과적인 메커니즘
• 모바일 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 공동 최적 가격 책정 및 작업 스케줄링을 위한 효율적인 수단

세계 최고의 대학에서 데이터 과학 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

결론

Python, 데이터 과학에 대해 자세히 알아보려면 작업 전문가를 위해 만들어졌으며 10개 이상의 사례 연구 및 프로젝트, 실용적인 실습 워크숍, 업계 전문가와의 멘토링, 업계 멘토와의 1:1 학습, 400시간 이상의 학습 및 최고의 기업과의 취업 지원.