โครงการฐานข้อมูล Python ยอดนิยมสำหรับผู้เริ่มต้น [2022]

Python นั้นเจ๋งใหม่ใช่ไหม ตั้งแต่การจำลองชีวโมเลกุลไปจนถึงการควบคุมการจราจรทางอากาศ Python คือยุคใหม่ คุณตั้งชื่อฟิลด์และเป็นส่วนหนึ่งของฟิลด์เดียวกัน ไม่ต้องสงสัยเลยว่า Python กำลังเขียนโปรแกรมด้วยคุณสมบัติที่หลากหลายและถูกปรับแต่งมาเพื่อการเขียนโปรแกรมฐานข้อมูล

Python เป็นหนึ่งในลำดับความสำคัญสูงสุดสำหรับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิง ตามดัชนีล่าสุดของ Tiobe เป็นอันดับสองรองจาก C

“ความสุขในการเขียนโค้ด Python ควรอยู่ที่การได้เห็นคลาสที่สั้น กระชับ และอ่านง่าย ซึ่งแสดงการกระทำมากมายในโค้ดที่ชัดเจนจำนวนเล็กน้อย ไม่ใช่ในรีมของโค้ดเล็กน้อยที่น่าเบื่อหน่ายผู้อ่านจนตาย” – กุยโด ฟาน รอ ส ซัม

โครงการฐานข้อมูล Python เปิดโอกาสให้นักวิชาการและนักเขียนโค้ดมองเห็นอาชีพในอนาคตใน Python แม้ว่าจะเรียกว่าช้ากว่าคู่แข่ง แต่ก็มีการใช้กันอย่างแพร่หลายโดยนักพัฒนาทั่วโลก นิยมใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ รวมถึงการพัฒนาทางวิทยาศาสตร์ เกม การเขียนโปรแกรมเครือข่าย การพัฒนาเว็บ และอื่นๆ อีกมากมาย

โครงการฐานข้อมูลเหล่านี้ให้การฝึกอบรมและการเปิดเผยที่มีความซับซ้อนสูงแก่นักเรียน ผู้เชี่ยวชาญที่ยอดเยี่ยมและผ่านการฝึกอบรมของเราได้ให้คำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับรหัสโครงการ ฐานข้อมูล และเอกสารโครงการ เพื่อให้นักเรียนสามารถดำเนินโครงการทางวิชาการได้สำเร็จ

โครงการฐานข้อมูล Python สำหรับผู้เริ่มต้น

1. ระบบฐานข้อมูลเอนกประสงค์

ระบบฐานข้อมูลเอนกประสงค์เหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชันที่แตกต่างกันและหลากหลาย เป็นระบบซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนซึ่งมีราคาแพงมาก แต่ค่าใช้จ่ายทั้งหมดถูกกระจายไปยังผู้ใช้จำนวนมาก ทำให้เหมาะสมและเหมาะสมที่สุดสำหรับองค์กรขนาดใหญ่

รับด้านล่างเป็นระบบฐานข้อมูลทั่วไปบางส่วน

• Microsoft SQL Server
• Ingres
• MySQL
• Microsoft Access
• Informix
• IBM DB2
• Oracle
• ไฟร์เบิร์ด
• SAP DB
• PostgreSQL
• ไซเบส

รับด้านล่างเป็นฐานข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์กันบางส่วน

ฐานข้อมูลใดๆ ที่ไม่ได้ใช้โครงร่างตารางของแถวและคอลัมน์เรียกว่าระบบฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ ระบบฐานข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์กันใช้รูปแบบการจัดเก็บข้อมูลต่างจากระบบฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมส่วนใหญ่ โมเดลการจัดเก็บข้อมูลได้รับการออกแบบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความต้องการเฉพาะของประเภทของข้อมูลที่จัดเก็บ

• ฐานข้อมูลแบบบันทึก (KirbyBase, Durus, Atop, Buzhug, Metakit, ZODB, BerkeleyDB)
• ฐานข้อมูล XML (เซิร์ฟเวอร์ 4Suite, Sleepycat DB XML หรือ Oracle)
• ฐานข้อมูลกราฟ (Neo4j)

การฝังระบบข้อมูลตามแอปพลิเคชัน

• asql
• SQLite
• GadFly
• ThinkSQL

2. ข้อมูลดิบในระบบฐานข้อมูล

ข้อมูลใดๆ ที่ไม่ได้ประมวลผลจะเรียกว่าข้อมูลดิบ ข้อมูลนี้มักจะเก็บไว้ในไฟล์หรือส่วนใดส่วนหนึ่งของฮาร์ดดิสก์ของคอมพิวเตอร์

• อ่าน excel
• สเปรดชีต (CSV)
• สเปรดชีต(xlsx,xls)
• อ่านหรือเขียนไฟล์

ฐานข้อมูลเชื่อมต่อกันอย่างไร? - มุมมอง Python

• PostgreSQL พร้อมไลบรารี psycopg2 Python
• Oracle พร้อมไลบรารี cx_Oracle Python
• MySQL พร้อมไลบรารี MySQLdb Python
• SQLite ที่สร้างขึ้นใน Python 2.7+ (ไม่จำเป็นต้องใช้ไลบรารีพื้นที่สำหรับสิ่งนั้น)

3. บริการฐานข้อมูลบุคคลที่สาม

เครื่องมือประสิทธิภาพฐานข้อมูลของบริษัทอื่นเสนอทางเลือกที่น่าสนใจให้กับซอฟต์แวร์การจัดการจากผู้จำหน่าย DBMS โดยที่ความสามารถของพวกเขารวมถึงการประสาน การกำกับดูแล และการรวมเข้าด้วยกัน

• Google Cloud SQL
• BitCan รองรับทั้ง MongoDB และ MySQL
• บริการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ของ Amazon
• โฮสต์ ElephantSQL พร้อมฐานข้อมูล PostgreSQL

หากคุณทำงานภายใต้ MySQL DB คุณสามารถใช้รหัสด้านล่างสำหรับการเชื่อมต่อฐานข้อมูลของคุณ ติดตั้งโดยใช้:

sudo apt-get ติดตั้ง python-MySQLdb

หากคุณใช้ Python 3.x หมายความว่าสามารถทำได้ภายใต้ตัวเชื่อมต่อ Python ดังนี้:

sudo apt-get ติดตั้ง python3-mysql.connector

การนำเข้าและการเชื่อมต่อฐานข้อมูลมีลักษณะดังนี้:

นำเข้า MySQLdb

การเชื่อมต่อ = MySQLdb.connect (โฮสต์ =”localhost”, ผู้ใช้ = “ชื่อผู้ใช้”, passwd =”รหัสผ่าน”, db = “ร้านค้า”)

ในทำนองเดียวกัน เราสามารถเรียกใช้พร็อกซี ซึ่งสามารถใช้สำหรับการรับรองความถูกต้องของ SDK ในระบบคลาวด์

/* ตัวอย่างโค้ด Python โดยใช้ Proxy*/

# เรียก proxy

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

# คำชี้แจงการสร้างการเชื่อมต่อ

นำเข้า mysql

การเชื่อมต่อ = mysql.connector.connect (ผู้ใช้ ='<USER>', passwd ='รหัสผ่าน', โฮสต์='127.0.0.1', db = 'ร้านค้า')

ต่อไปนี้คือหัวข้อบางส่วนสำหรับนักเรียนที่เลือกโครงการฐานข้อมูล Python สำหรับโครงการปีสุดท้ายของพวกเขา

• การใช้งานจริงของการเพิ่มความน่าเชื่อถือด้วยจุดตรวจสอบของระบบคลาวด์คอมพิวติ้ง
• ประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพสำหรับโปรโตคอลที่ช่วยประหยัดเวลาโดยอิงจากการเข้าถึงข้อมูลโดยคลาวด์คอมพิวติ้ง
• กลไกที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจัดการวิเคราะห์กำลังของระบบ 220 V AC พร้อมบริการ cloud Computing ในการใช้เทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง
• กลไกที่มีประสิทธิภาพสำหรับ Distributed Multi-User Computation Offloading ใน Cloudlet ของ Mobile Cloud Computing โดย Game-Theoretic Machine Learning Approach
• การใช้งานจริงของการประมวลผลที่รับประกันประสิทธิภาพ Offloading โดย Mobile-Edge Cloud Computing
• กลไกที่มีประสิทธิภาพสำหรับ Cloud Computing-Based on Non-Invasive Glucose Monitoring by Diabetic Care
• ประสิทธิภาพการทำงานที่มีประสิทธิภาพสำหรับบ้านอัจฉริยะบนอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งและคลาวด์คอมพิวติ้ง
• ประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพสำหรับบริการ End-to-end ในการประสานข้าม SDN และโดเมนคลาวด์คอมพิวติ้ง
• กลไกที่มีประสิทธิภาพสำหรับการแก้ไข Max-Min ตามการจัดกำหนดการโดย Cloud Computing Context
• วิธีที่มีประสิทธิภาพสำหรับการกำหนดราคาและการจัดตารางงานร่วมกันอย่างเหมาะสมบน Mobile Cloud Computing Systems

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

บทสรุป

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับ Python, data science, ลองดู IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานและเสนอกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ, การประชุมเชิงปฏิบัติการเชิงปฏิบัติ, การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม ตัวต่อตัวกับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ