Лучшие проекты баз данных Python для начинающих [2022]

Python — это круто, не так ли? От моделирования биомолекул до управления воздушным движением Python — это новая мода. Вы называете поле, и оно является его частью. Несомненно, Python — это программирование с разнообразными функциями, специально предназначенное для программирования баз данных.

Python является одним из главных приоритетов для проектов в области науки о данных и машинного обучения. Согласно последнему индексу Tiobe, он занимает второе место после C.

«Радость программирования на Python должна заключаться в том, чтобы видеть короткие, лаконичные, удобочитаемые классы, которые выражают множество действий в небольшом количестве ясного кода, а не в грудах тривиального кода, который до смерти утомляет читателя». — Гвидо ван Россум .

Проект базы данных Python предлагает широкий доступ для ученых и программистов, которые видят свою будущую карьеру в Python. Хотя считается, что он медленнее своих аналогов, он широко используется разработчиками по всему миру. Он широко используется в приложениях, включая научные разработки, игры, сетевое программирование, веб-разработку и многое другое.

Эти проекты баз данных предоставляют студентам очень сложную подготовку и знакомство. Наши превосходные, обученные специалисты подробно объясняют код проекта, базу данных и проектную документацию, чтобы студенты могли выполнять свои академические проекты.

Проекты баз данных Python для начинающих

1. Системы баз данных общего назначения

Эти системы баз данных общего назначения предназначены для удовлетворения потребностей различных и разнообразных приложений. Это сложные программные системы, которые очень дороги. Но вся стоимость распределяется между многими пользователями, что делает их наиболее подходящими и подходящими для большой организации.

Ниже приведены некоторые системы баз данных общего назначения.

• Microsoft SQL-сервер
• Энгр
• MySQL
• Доступ к Майкрософт
• Информикс
• IBM DB2
• Оракул
• Жар-птица
• SAP БД
• PostgreSQL
• Sybase

Ниже приведены некоторые нереляционные базы данных.

Любая база данных, в которой не используется табличная схема строк и столбцов, называется нереляционной системой баз данных. В отличие от большинства традиционных систем баз данных, нереляционная система баз данных использует модель хранения. Модель хранения предназначена для оптимизации конкретных требований к типу хранимых данных.

• Базы данных на основе записей (KirbyBase, Durus, Atop, Buzhug, Metakit, ZODB, BerkeleyDB)
• Базы данных XML (сервер 4Suite, Sleepycat DB XML или Oracle)
• Графические базы данных (Neo4j)

Встраивание системы данных на основе приложений

• аскл
• SQLite
• Овод
• ThinkSQL

2. Необработанные данные в системе баз данных

Любая необработанная информация называется необработанными данными. Эта информация обычно хранится в файлах или любой части жесткого диска компьютера.

• Чтение Excel
• Таблицы (CSV)
• Электронные таблицы (xlsx, xls)
• Чтение или запись файлов.

Как подключена база данных? - Перспектива Python

• PostgreSQL с библиотекой Python psycopg2
• Oracle с библиотекой cx_Oracle Python
• MySQL с библиотекой Python MySQLdb
• SQLite встроен в Python 2.7+ (для этого не требуется библиотека spate)

3. Сторонние службы баз данных

Сторонние средства повышения производительности баз данных предлагают привлекательные альтернативы управляющему программному обеспечению от поставщиков СУБД, при условии, что их возможности включают оркестрацию, управление и интеграцию.

• Google Cloud SQL
• BitCan поддерживает как MongoDB, так и MySQL.
• Сервисы реляционных баз данных Amazon
• Хосты ElephantSQL с базами данных PostgreSQL

Если вы работаете с базой данных MySQL, вы можете использовать приведенный ниже код для подключения к базе данных. Установить с помощью:

sudo apt-get установить python-MySQLdb

Если вы используете средства Python 3.x, это можно сделать с помощью Python-коннектора следующим образом:

sudo apt-get установить python3-mysql.connector

Импорт и подключение к базе данных выглядит так:

импортировать базу данных MySQL

соединение = MySQLdb.connect (хост = «localhost», пользователь = «Имя_пользователя», passwd = «Пароль», db = «Магазин»)

Точно так же мы можем вызвать прокси-сервер, который может использоваться для аутентификации локального облачного SDK.

/* Пример кода Python с использованием прокси*/

# вызываем прокси

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

# Заявление об установлении соединения

импорт mysql

connection= mysql.connector.connect (пользователь = '<ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ>', passwd = 'Пароль', host = '127.0.0.1', db = 'Магазин')

Вот несколько тем для студентов, которые выбрали проекты базы данных Python для своих выпускных проектов.

• Практическое использование Повышение надежности с контрольными точками систем облачных вычислений.
• Эффективная производительность для протокола экономии времени на основе доступа к данным с помощью облачных вычислений
• Эффективный механизм аналитического управления питанием системы 220 В переменного тока с облачными вычислительными услугами при применении технологии Интернета вещей.
• Эффективный механизм разгрузки распределенных многопользовательских вычислений в облаке мобильных облачных вычислений с помощью теоретико-игрового подхода к машинному обучению
• Практическое использование разгрузки вычислений с гарантированной производительностью с помощью Mobile-Edge Cloud Computing
• Эффективный механизм облачных вычислений на основе неинвазивного мониторинга уровня глюкозы компанией Diabetic Care
• Эффективная производительность для Умного дома на основе Интернета вещей и облачных вычислений
• Эффективная производительность для комплексного обслуживания при оркестровке в доменах SDN и облачных вычислений.
• Эффективный механизм пересмотра максимума-минимума на основе планирования в контексте облачных вычислений.
• Эффективное средство для совместного оптимального ценообразования и планирования задач в мобильных облачных вычислительных системах.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Заключение

Если вам интересно узнать о Python и науке о данных, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad по науке о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, Индивидуальные встречи с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.