Najlepsze projekty baz danych w Pythonie dla początkujących [2022]

Python to nowy fajny pomysł, prawda? Od symulacji biomolekuł po kontrolowanie ruchu lotniczego, Python jest nową modą. Nazywasz pole i jest ono częścią tego samego. Niewątpliwie Python programuje z różnymi funkcjami i jest dostosowany do programowania baz danych.

Python jest jednym z głównych priorytetów projektów z zakresu nauki o danych i uczenia maszynowego. Według najnowszego indeksu Tiobe zajmuje drugie miejsce obok C.

„Radość z kodowania Pythona powinna polegać na zobaczeniu krótkich, zwięzłych, czytelnych klas, które wyrażają dużo akcji w niewielkiej ilości jasnego kodu — a nie w ryzach trywialnego kodu, który nudzi czytelnika na śmierć”. – Guido van Rossum .

Projekt bazy danych w Pythonie oferuje szerokie możliwości kontaktu z naukowcami i programistami, którzy widzą swoją przyszłą karierę w Pythonie. Chociaż jest określany jako wolniejszy niż jego odpowiedniki, jest powszechnie używany przez programistów na całym świecie. Jest powszechnie używany w aplikacjach, takich jak rozwój naukowy, gry, programowanie sieciowe, tworzenie stron internetowych i wiele innych.

Te projekty baz danych zapewniają uczniom wysoce zaawansowane szkolenie i ekspozycję. Nasi znakomici, wyszkoleni profesjonaliści szczegółowo wyjaśniają kod projektu, bazę danych i dokumentację projektową, tak aby studenci mogli realizować swoje projekty akademickie.

Projekty baz danych w Pythonie dla początkujących

1. Systemy baz danych ogólnego przeznaczenia

Te uniwersalne systemy baz danych mają na celu zaspokojenie potrzeb różnych i zróżnicowanych aplikacji. Są to złożone systemy oprogramowania, które są bardzo drogie. Ale cały koszt rozkłada się na wielu użytkowników, dzięki czemu są najbardziej odpowiednie i pasują do dużej organizacji.

Poniżej podano niektóre systemy baz danych ogólnego przeznaczenia

• Microsoft SQL Server
• Ingres
• MySQL
• Microsoft Access
• Informix
• IBM DB2
• Wyrocznia
• ognisty Ptak
• SAP DB
• PostgreSQL
• Sybase

Poniżej podano niektóre nierelacyjne bazy danych.

Każda baza danych, która nie używa tabelarycznego schematu wierszy i kolumn, jest znana jako nierelacyjne systemy baz danych. W przeciwieństwie do większości tradycyjnych systemów baz danych, nierelacyjny system baz danych wykorzystuje model pamięci masowej. Model przechowywania ma na celu optymalizację specyficznych wymagań typu przechowywanych danych.

• Bazy danych oparte na rekordach (KirbyBase, Durus, Atop, Buzhug, Metakit, ZODB, BerkeleyDB)
• Bazy danych XML (serwer 4Suite, Sleepycat DB XML lub Oracle)
• Graficzne bazy danych (Neo4j)

Osadzanie systemu danych opartego na aplikacji

• asql
• SQLite
• Giez
• Myśl SQL

2. Surowe dane w systemie baz danych

Wszelkie informacje, które nie są przetwarzane, określane są jako dane surowe. Informacje te są zwykle przechowywane w plikach lub dowolnej części dysku twardego komputera.

• Przeczytaj Excel
• Arkusze kalkulacyjne (CSV)
• Arkusze kalkulacyjne (xlsx,xls)
• Odczytuj lub zapisuj pliki.

Jak podłączona jest baza danych? -Perspektywa Pythona

• PostgreSQL z biblioteką Pythona psycopg2
• Oracle z biblioteką cx_Oracle Python
• MySQL z biblioteką MySQLdb Python
• SQLite wbudowany w Python 2.7+ (do tego nie jest wymagana żadna biblioteka spate)

3. Usługi baz danych innych firm

Narzędzia wydajności baz danych innych firm oferują atrakcyjną alternatywę dla oprogramowania do zarządzania od dostawców DBMS, pod warunkiem, że ich możliwości obejmują orkiestrację, nadzór i integrację.

• Google Cloud SQL
• BitCan obsługuje zarówno MongoDB, jak i MySQL
• Usługi relacyjnej bazy danych Amazon
• Hosty ElephantSQL z bazami danych PostgreSQL

Jeśli pracujesz pod MySQL DB, możesz użyć poniższego kodu do połączenia z bazą danych. Zainstaluj za pomocą:

sudo apt-get install python-MySQLdb

Jeśli używasz Pythona 3.x, możesz to zrobić w Python-connector w ten sposób:

sudo apt-get install python3-mysql.connector

Importowanie i połączenie z bazą danych wygląda tak:

importuj bazę danych MySQL

połączenie = MySQLdb.connect (host ="localhost", użytkownik = "Nazwa_użytkownika", hasło ="Hasło", db = "Sklep")

Podobnie możemy wywołać serwer proxy, który może posłużyć do uwierzytelniania lokalnego zestawu SDK w chmurze.

/* Przykładowy kod Pythona przy użyciu proxy*/

# wywołaj proxy

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

# Oświadczenie dotyczące ustanowienia połączenia

importuj mysql

connection= mysql.connector.connect (user = '<UŻYTKOWNIK>', passwd = 'Hasło', host='127.0.0.1', db = 'Sklep')

Oto kilka tematów dla studentów, którzy wybrali projekty bazy danych Python do swoich projektów na ostatnim roku.

• Praktyczne wykorzystanie Zwiększenia niezawodności z punktami kontrolnymi systemów cloud computing.
• Efektywna wydajność dla protokołu oszczędzającego czas w oparciu o dostęp do danych przez przetwarzanie w chmurze
• Wydajny mechanizm zarządzania analizą mocy systemu 220 V AC z usługami przetwarzania w chmurze w zastosowaniu technologii internetu rzeczy
• Wydajny mechanizm Distributed Multi-User Computing Offloading w Cloudlet of Mobile Cloud Computing przez Game-Theoretic Machine Learning Approach
• Praktyczne wykorzystanie odciążania obliczeń gwarantowanej wydajności przez Mobile-Edge Cloud Computing
• Wydajny mechanizm przetwarzania w chmurze oparty na nieinwazyjnym monitorowaniu glukozy przez Diabetic Care
• Wydajna wydajność inteligentnego domu w oparciu o internet rzeczy i przetwarzanie w chmurze
• Wydajna wydajność dla kompleksowej usługi w orkiestracji w domenach SDN i cloud computing
• Skuteczny mechanizm rewizji Max-Min w oparciu o Scheduling by Cloud Computing Context
• Wydajny sposób na wspólne optymalne ustalanie cen i planowanie zadań w mobilnych systemach obliczeniowych w chmurze

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Wniosek

Jeśli chcesz dowiedzieć się czegoś o Pythonie, nauce o danych, sprawdź Dyplom PG w dziedzinie Data Science IIIT-B i upGrad, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, Indywidualnie z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.