私たちが生きている情報化時代では、世界中でどれだけのデータが交換されているかがわかります。私たちは基本的に、大規模なデータを作成、保存、取得しています。これらすべてに対処する方法があるはずです。管理なしでどこにでも広がる可能性はありませんよね?これはデータベース管理システム (DBMS) です。
DBMS は、データベース内のデータの作成、保存、変更、取得、その他の操作を可能にするソフトウェア システムです。このようなシステムのサイズも、パーソナル コンピュータのみで実行される小規模システムからメインフレームで実行される大規模システムまでさまざまです。
このチュートリアルの焦点は Python であり、データベース設計ではありません。はい、Python はデータベースと対話する能力が非常に高いので、それをこのチュートリアルで説明します。 Python を使用して SQLite データベースと Redis データベースを操作する方法を学びます。
###はじめましょう!Python データベース API
上で述べたように、Python はデータベースと対話できます。しかし、どうやってそんなことができるのでしょうか? Python は、Python Database API と呼ばれるものを使用してデータベースと対話します。この API を使用すると、さまざまなデータベース管理システム (DBMS) をプログラムできます。ただし、コード レベルで実行されるプロセスは、次のように異なる DBMS でも同じです。
選択したデータベースへの
- 接続
- を確立します。 データと通信するための カーソル
- を作成します。 SQL を使用してデータを操作します ( Interaction
- )。 SQL 操作をデータに適用して永続化するように接続に指示するか ( Commit
- )、これらの操作を中止するように指示して (Rollback)、それによってデータをインタラクション それが起こる前の状態。 データベースへの接続を閉じます。
- SQLite
データ ファイルを使用します。
SQLite は Google、Apple、Microsoft などの大企業によって使用されており、非常に信頼性が高いことは言及する価値があります。このチュートリアルでは、SQLite を使用してデータベースと対話します。具体的には、Python の sqlite3 モジュールを使用します。 Python と SQLite
前述したように、データベースの使用には
5 つの主要な手順が含まれます。これらの手順を実際に見てみましょう。1. 選択したデータベースへの接続を確立します
このステップは次のように実装されます:
conn = sqlite3.connect('company.db')
sqlite3 ドキュメントに記載されているとおり:
Connection オブジェクトを作成する必要があります。
company.db に保存されることに注意してください。
2. データと通信するためのカーソルを作成する
データベースを操作する次のステップは、以下に示すようにカーソルを作成することです:
curs = conn.cursor()
3. SQL を使用してデータを操作する
データベースに接続してカーソルを作成したら、データを処理 (操作) できるようになります。つまり、データベース
company.db
データベース
company に新しいテーブル
employee
sqlite3 モジュールの
execute() メソッドを使用します。したがって、Python ステートメントは次のようになります:
curs.execute('テーブル従業員(名前、年齢)の作成')
name および
age
employee という名前のテーブルを作成する SQL コマンドを実行します。
これで、次のように新しい SQL コマンドを実行してテーブルにデータを挿入できるようになります:
curs.execute("従業員の値を挿入 ('Ali', 28)")
以下に示すように、複数の値を一度に挿入することもできます。
値 = [('ブラッド',54), ('ロス', 34), ('ムハマド', 28), ('ビラル', 44)]
この場合、メソッド
executemany() を使用する代わりに、メソッド
execute()
curs.executemany('従業員の値 (?,?) を挿入', value)
このステップでは、前のステップで行った変更を適用 (コミット) します。シンプルで次のようになります:
conn.commit()
5. データベースへの接続を閉じます
操作を実行して変更をコミットした後の最後のステップは、接続を閉じることです:
conn.close()
すべてのステップをスクリプトに記述してみましょう。プログラムは次のようになります (最初に sqlite3 モジュールをインポートする必要があることに注意してください):
リーリー
company.db という名前のファイルが取得されるはずです。次のステップで使用するので、このファイルをダウンロードします。
データベースとテーブルを作成し、データを追加した後、
company.db (前のセクションでダウンロードしたファイル) の中身を見てみましょう。このために、DB Browser for SQLite という優れたツールを使用します。先に進み、ツールをコンピュータにダウンロードしてください。プログラムを開くと、次のような画面が表示されるはずです:
Open Database ボタンを使用してデータベースを開きます。この場合、以下に示す データベース構造 が表示されます。
テーブル
をリストしたことに注意してください。このテーブルには、name
と age
の 2 つのフィールドが含まれています。
上記のコードが機能し、データがテーブルに追加されたことを確認するには、
タブをクリックします。次のような内容が表示されるはずです:
データベース (
) とテーブル (employee
) が作成され、データがテーブルに正常に追加されたことがわかります。
Redis
Redis と呼ばれます) は、メモリ内キャッシュとしても機能する強力な NoSQL データベースです。 Redis は Salvatore Sanfilippo によって開発され、現在 Redis Labs によって保守されています。このソフトウェアは C プログラミング言語で書かれており、オープンソース (BSD ライセンス) です。
Redis の最も注目すべき機能の 1 つは、データ構造の保存メカニズムです。 Python と同じデータ型 (文字列、セット、整数、リスト、辞書など) を使用して、Redis にデータを保存できます。このため、Redis は Python 開発者の間で人気の選択肢となっています。
Redis と Pythonデータ構造の保存メカニズムに加えて、Python 開発者は、Python クライアントが多数あるため、他の NoSQL データベースよりも Redis を好みます。最も一般的な選択肢はおそらく redis-py です。 Redis-py は、Redis サーバーにさまざまなデータを保存するための組み込みコマンドを提供します。
Redis の基本を理解したところで、データを Redis に保存する方法を学びましょう。続行する前に、コンピューターに Redis サーバーがインストールされていることを確認してください。
1. Redis.py クライアントをインストールします
まず、Python スクリプト用に
redis-python という新しいフォルダーを作成します。次に、コマンド ターミナルを使用してフォルダーに移動し、次のコマンドを実行して Redis クライアントをインストールします: リーリー
次に、redis-python に app.py という名前のファイルを作成し、テキスト エディターでそのファイルを開きます。次のステップでは、データベースにデータを追加するための Python スクリプトを作成します。
2. Redis クライアントを Redis サーバーに接続しますまず、
app.py で redis をインポートし、Redis サーバーのホストとポート アドレスの変数を設定します:
リーリー
リーリー
次に、try...excect を使用して add_to_db
関数を定義します。 try
ブロックでは、ローカル Redis サーバーに接続し、上記の辞書をデータベースに保存し、コンソールに値を出力します。コードが失敗した場合、エラー オブジェクトが 例外
ブロックに出力されます。最後の部分では関数を実行します:
リーリー
3. サーバーを起動してコードを実行します
サーバーがアクティブになったら、次のコマンドを使用して Python スクリプトを実行できます。
如果一切顺利,包含用户配置文件的字典将使用 这就是 Redis 的全部内容! 本教程仅触及使用 Python 处理数据库的皮毛。您可以从 要了解有关 redis-py 的更多信息,请立即阅读其完整文档。玩得开心!python app.py
newUserOne
键添加到 Redis。此外,您应该在终端控制台上看到以下输出:{
'ID': '1',
'name': 'Kingsley Ubah',
'email': 'ubahthebuilder@gmail.com',
'role': 'Tech Writing',
}
结论
sqlite3
模块了解更多方法,您可以在其中执行不同的数据库操作,例如更新和查询数据库。
以上がPython でのデータベース処理: SQLite と Redisの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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