SQL trong Python là gì

Khoảng hai thập kỷ trước, các kỹ sư phần mềm có rất ít lựa chọn khi nói đến ngôn ngữ lập trình. Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc hoặc SQL là ngôn ngữ được tìm kiếm nhiều nhất để hiểu nhanh dữ liệu, tìm nạp bản ghi và rút ra kết luận. Sau đó, dữ liệu tồn tại chủ yếu trong cơ sở dữ liệu quan hệ và SQL đã chứng tỏ là một nguồn tài nguyên tuyệt vời khi viết báo cáo và ứng dụng.  

Ngày nay, dữ liệu có nhiều dạng và hình thức, chẳng hạn như văn bản thuần túy, tệp CSV, trên web và nhiều định dạng khác. Đây là nơi Python xuất hiện, tự hào về bộ thư viện và nền tảng liên quan khổng lồ của nó. Trong những năm qua, nó đã nổi lên như một ngôn ngữ lập trình được ưa chuộng rộng rãi để khám phá dữ liệu nhanh và lặp lại. Hơn nữa, bộ công cụ đa dạng của nó cho phép các nhà phát triển tiến hành trực quan hóa và phân tích thống kê, đồng thời xác định thêm các mẫu trong dữ liệu có sẵn. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về python, hãy xem các khóa học về khoa học dữ liệu của chúng tôi

Mục lục

Lợi ích của việc sử dụng SQL và Python

Dù là SQL hay Python, mỗi ngôn ngữ đều có những ưu điểm riêng. SQL đã được thiết kế để truy vấn và trích xuất dữ liệu. Một trong những điểm mạnh chính của nó bao gồm hợp nhất dữ liệu từ nhiều bảng trong cơ sở dữ liệu. Tuy nhiên, bạn không thể chỉ sử dụng SQL để thực hiện các thao tác và chuyển đổi dữ liệu cấp cao hơn như kiểm tra hồi quy, chuỗi thời gian, v.v. Thư viện chuyên dụng của Python, Pandas, hỗ trợ phân tích dữ liệu như vậy. Do đó, bạn có thể sử dụng SQL để tìm nạp dữ liệu và thao tác thêm dữ liệu có cấu trúc bằng Python.

Bây giờ chúng ta đã thảo luận về cách các ngôn ngữ này có thể bổ sung cho nhau, chúng ta hãy chuyển sang câu hỏi về SQL so với. Trăn.

Phải đọc. Câu hỏi phỏng vấn Python

Sự khác biệt giữa SQL và Python

Sự khác biệt cơ bản là SQL là ngôn ngữ truy vấn được sử dụng chủ yếu để truy cập và trích xuất dữ liệu, trong khi Python là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung cho phép thử nghiệm dữ liệu. Vì vậy, ngôn ngữ nào bạn nên học?

Giả sử bạn có một bảng cơ sở dữ liệu tên là “các quán ăn” chứa thông tin về một số nhà hàng. Bảng này có thể có hàng triệu mục, mỗi mục đại diện cho một nhà hàng khác nhau. Mỗi hàng sẽ bao gồm các chi tiết như Tên, Thành phố, Địa chỉ, Giá cả, Xếp hạng, Thông tin liên hệ, v.v. Bây giờ, hãy xem cách chúng tôi có thể truy vấn tập dữ liệu này bằng cách sử dụng SQL so với. Trăn.

Trong SQL, bạn có thể truy xuất tất cả các nhà hàng bằng câu lệnh CHỌN* TỪ quán ăn. Tương tự, để truy xuất năm nhà hàng đầu tiên, bạn có thể sử dụng CHỌN* TỪ quán ăn LIMIT 5. Bạn cũng có thể lấy tên của tất cả các nhà hàng ở Mumbai bằng câu lệnh SQL CHỌN Tên TỪ quán ăn WHERE City = ‘Mumbai’.

Mặt khác, bạn có thể truy xuất thông tin tương tự trong Python bằng Pandas bằng cách thực hiện các câu lệnh sau

Tất cả nhà hàng. quán ăn

Năm nhà hàng đầu tiên. quán ăn. cái đầu[5]

Nhà hàng ở Mumbai. quán ăn[quán ăn. Thành phố = = ‘Mumbai’]. Tên

Trong ví dụ trên, bạn sẽ thấy rằng hai ngôn ngữ khá giống nhau. Nhưng mọi thứ bắt đầu thay đổi khi chúng tôi triển khai các truy vấn phức tạp hơn.  

Thêm các lớp phức tạp

Sau một số truy vấn dữ liệu sơ bộ, bạn có thể muốn sắp xếp kết quả. Giả sử bạn có bảng tập dữ liệu eateries_by_city bao gồm số lượng nhà hàng trên mỗi thành phố, trong đó Mumbai có 510 nhà hàng, Delhi có 420 nhà hàng, v.v. Ở đây, các số liệu được đưa ra dưới tiêu đề Eatery_Count. Bây giờ, với tập dữ liệu mới này, chúng tôi muốn chọn 10 thành phố hàng đầu có số lượng lớn nhất.  

SQL

CHỌN Thành phố TỪ eateries_by_city ĐẶT HÀNG BẰNG Eatery_Count MÔ TẢ GIỚI HẠN 10

Python sử dụng Pandas

quán ăn_theo_thành phố. nlớn nhất[10, cột=’Eatery_Count‘]

Cấu trúc của những câu lệnh này sẽ thay đổi như thế nào nếu bạn cần xác định mười nhà hàng tiếp theo? . python pandas tutorial which will clear the idea of this concept.

SQL

CHỌN Thành phố TỪ eateries_by_city ĐẶT HÀNG BẰNG Eatery_Count MÔ TẢ GIỚI HẠN 10 BÙA 10

con trăn

quán ăn_theo_thành phố. nlớn nhất[20,columns=’Eatery_Count‘]. đuôi[10]

Khi các truy vấn trở nên phức tạp hơn, bạn sẽ nhận thấy rằng cú pháp SQL trở nên khó đọc hơn so với cú pháp Python, cú pháp này tương đối không thay đổi.  

Khám phá các khóa học Khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi

Chương trình sau đại học cấp cao về Khoa học dữ liệu từ IIITBChương trình chứng chỉ chuyên nghiệp về Khoa học dữ liệu để ra quyết định kinh doanhThạc sĩ khoa học về Khoa học dữ liệu từ Đại học ArizonaChương trình chứng chỉ nâng cao về Khoa học dữ liệu từ IIITBChương trình chứng chỉ chuyên nghiệp về Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh từ Đại học MarylandCác khóa học về khoa học dữ liệu

Lịch sử, cách sử dụng và các loại SQL

SQL là đứa con tinh thần của Donald D. Chamberlin và Raymond F. Boyce, người đã phát triển hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu tại IBM vào năm 1974. Vào đầu những năm 1970, Tiến sĩ. e. F. Codd [thường được gọi là Cha đẻ của Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu] đã công bố ý tưởng của mình về cơ sở dữ liệu quan hệ trong một bài báo, điều này đã khiến IBM thành lập một nhóm phát triển nguyên mẫu. Codd đã đề xuất một ngôn ngữ gọi là DSL/Alpha, ngôn ngữ này đã trải qua nhiều giai đoạn đơn giản hóa và sàng lọc để cuối cùng được đổi tên thành SQL.  

Cho đến ngày nay, gần như mọi trang web đều sử dụng cơ sở dữ liệu SQL để phát triển back-end. Và SQL là ngôn ngữ chuẩn thể hiện nhu cầu của bạn với cơ sở dữ liệu. Chúng tôi đã tổng hợp các loại cơ sở dữ liệu SQL khác nhau bên dưới

• mysql. Cơ sở dữ liệu này chứa các bảng liên kết với nhau theo một cách nào đó. Được phát âm là “Phần tiếp theo của tôi”, đây là cài đặt mặc định cho tất cả các cài đặt WordPress
• PostgreSQL. Thường được gọi là Postgres, loại cơ sở dữ liệu này được khuyến khích sử dụng bởi các nhà phát triển cao cấp hơn. Bạn có thể coi nó như một phiên bản lâu bền của MySQL.  
• SQLite. Là một cơ sở dữ liệu SQL di động và nhỏ gọn, nó phù hợp nhất để thử nghiệm các ứng dụng đơn giản

Đọc thêm. 7 lý do hàng đầu để bắt đầu học SQL ngay hôm nay

Các kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu cần học vào năm 2022

SL. Các kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu cần học trong năm 20221Khóa học phân tích dữ liệuKhóa học thống kê suy luận2Chương trình kiểm tra giả thuyếtKhóa học hồi quy logistic3Khóa học hồi quy tuyến tínhĐại số tuyến tính để phân tích

Lịch sử, cách sử dụng và các loại Python

Python tìm thấy nguồn gốc của nó vào những năm 1980 khi ABC, một ngôn ngữ để dạy lập trình, lần đầu tiên được giới thiệu. Vào cuối những năm 1980, Guido Van Rossum từ Hà Lan bắt đầu công việc của mình để tạo ra một ngôn ngữ có khả năng đọc mã tốt hơn. Và do đó, Python được tạo ra vào năm 1991 và được đặt tên theo bộ phim truyền hình nổi tiếng của Anh “Monty Python’s Flying Circus” mà anh ấy đang xem vào thời điểm đó.  

Ngày nay, các công ty công nghệ cao trên thế giới đang sử dụng Python cho khoa học dữ liệu và khám phá. Một số ví dụ bao gồm các công ty hàng đầu trong ngành như Google, Dropbox và YouTube. Bây giờ, đến với các loại Python, Python 2 và Python 3 là hai phiên bản phổ biến nhất. Python 3 được cho là sẽ tiếp quản Python 2 vào năm 2020, nhưng Python 2 vẫn là một phần phần mềm lâu đời của nhiều công ty. Tuy nhiên, phiên bản Python 2 có thể mất các tính năng bảo mật và sửa lỗi trong tương lai gần, vì vậy bạn nên cải thiện các kỹ năng Python 3 của mình.   

Đọc các bài báo phổ biến về Khoa học dữ liệu của chúng tôi

Con đường sự nghiệp khoa học dữ liệu. Hướng dẫn nghề nghiệp toàn diện Khoa học dữ liệu Tăng trưởng nghề nghiệp. Tương lai của công việc là đâyTại sao Khoa học dữ liệu lại quan trọng? . Họ làm gì? Myth Busted. Khoa học dữ liệu không cần Mã hóa Business Intelligence vs Khoa học dữ liệu. Sự khác biệt là gì?

Học viên của chúng tôi cũng đọc. Các khóa học Python miễn phí hàng đầu
Hội thảo trực tuyến về Khoa học dữ liệu độc quyền của upGrad dành cho bạn –

Thuyết trình Lãnh đạo Tư tưởng ODE

https. //cdn. nâng cấp. com/blog/ppt-by-ode-infinity. mp4

SQL hoặc Python. Bạn nên sử dụng cái nào?

Các lệnh SQL đơn giản hơn và hẹp hơn so với các lệnh Python. Thường xuyên hơn không, chúng tạo thành sự kết hợp của THAM GIA, hàm tổng hợp và hàm truy vấn con.   

Đối với Python, các lệnh lập trình giống như một bộ Lego, trong đó mỗi phần có một mục đích cụ thể. Các thư viện bao gồm các bit chuyên dụng giúp bạn xây dựng thứ gì đó trong lĩnh vực cụ thể đó. Ví dụ: Pandas được sử dụng để phân tích dữ liệu, Scikit-learning cho học máy, PyPDF2 cho thao tác PDF, SciPy cho các quy trình số và Numpy cho các hoạt động toán học và tính toán khoa học.  

Các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ được sử dụng trong nhiều ứng dụng của công ty đòi hỏi phải có kiến ​​thức trước về SQL. Nó cung cấp một lộ trình có cấu trúc để có được thông tin mong muốn. Ngược lại, Python cung cấp khả năng đọc và tính di động cao hơn, hỗ trợ phát triển mọi thứ với các công cụ và thư viện phù hợp.  

Biêt nhiêu hơn. 5 mô-đun Python hàng đầu bạn nên biết

Bạn nên học ngôn ngữ nào trước?

Trước tiên chúng ta hãy tóm tắt lại những gì mỗi ngôn ngữ mang lại cho bảng. SQL là ngôn ngữ truy vấn tiêu chuẩn để truy xuất dữ liệu và Python là ngôn ngữ kịch bản được công nhận rộng rãi để xây dựng các ứng dụng web và máy tính để bàn. Vì vậy, ngôn ngữ nào trong số hai ngôn ngữ này là nơi tốt nhất để bắt đầu?

Thông thường, SQL được cho là bước đầu tiên trong bậc thang học tập vì nó là một công cụ thiết yếu để triệu tập thông tin liên quan từ cơ sở dữ liệu quan hệ. Ngoài ra, nó rất dễ nắm bắt vì nó đọc như tiếng Anh. Vì vậy, hiểu biết hợp lý về ngôn ngữ này sẽ giúp bạn chuẩn bị cho Python. Sau khi bạn có thể viết truy vấn để nối hai bảng, hãy áp dụng logic tương tự để viết lại mã trong Python bằng thư viện Pandas.  

Với nền tảng vững chắc của hai ngôn ngữ, bạn sẽ sẵn sàng đảm nhận nhiều chức năng khác nhau như phát triển back-end, phân tích dữ liệu, tính toán khoa học, trí tuệ nhân tạo, v.v.  

Tổng hợp

Cân nhắc từ các lập luận trên, chúng ta có thể thấy rằng SQL có thể áp dụng được trong cơ sở dữ liệu quan hệ chỉ với một số ngoại lệ. Nhưng nó vẫn có thể là một công cụ mạnh mẽ cho người mới bắt đầu. Trong những năm qua, nhiều tính năng mới đã được tích hợp trong SQL để cải thiện chức năng hướng đối tượng của nó.  

Python là một ngôn ngữ lập trình linh hoạt và năng động có nhiều ứng dụng. Phạm vi rộng có thể được quy cho bộ sưu tập thư viện python phong phú dành cho khoa học dữ liệu, mỗi thư viện phục vụ một mục đích riêng biệt

Bằng cách thông thạo hai ngôn ngữ này, bạn sẽ tiến một bước gần hơn đến việc có được một công việc béo bở. Một số hồ sơ công việc bao gồm Kỹ sư phần mềm, Kỹ sư DevOps, Nhà khoa học dữ liệu và nhiều vai trò liên quan đến máy học và AI. Các công ty như IBM, NASA, Walt Disney, Google và Yahoo. Maps thường xuyên thuê các chuyên gia sở hữu kỹ năng Python vượt trội.  

Với điều này, chúng ta đã đề cập đến các khía cạnh khác nhau của SQL so với. Trăn. Khi bạn bắt đầu hành trình học tập của mình, giờ đây bạn sẽ có cách tiếp cận chính xác hơn nhiều. Cộng đồng lập trình luôn sôi động với những điều mới mẻ và thú vị, và việc có một nền tảng khái niệm cho phép bạn thích nghi liền mạch và tỏa sáng.

Nếu bạn tò mò muốn tìm hiểu về Python, mọi thứ về khoa học dữ liệu, hãy xem Chương trình PG điều hành của IIIT-B & upGrad về Khoa học dữ liệu được tạo cho các chuyên gia đang làm việc và cung cấp hơn 10 dự án & nghiên cứu điển hình, hội thảo thực hành thực tế, cố vấn với