SQL vs Python : Différence entre SQL et Python

Lorsque nous parlons des principaux langages de programmation au monde, il existe des langages de programmation à apprendre qui sont et seront en demande à l'avenir. SQL et Python sont bien placés en haut de la liste. En tant que débutant, il peut être intimidant de comprendre les avantages et les inconvénients par vous-même. Ainsi, dans cet article, nous avons abordé le débat SQL vs Python pour mieux vous guider.

Il y a environ deux décennies, les ingénieurs en logiciel avaient des options limitées en matière de langages de programmation. Le langage de requête structuré ou SQL était le langage le plus recherché pour obtenir des informations rapides sur les données, récupérer des enregistrements et tirer des conclusions. Ensuite, les données existaient principalement dans des bases de données relationnelles, et SQL s'est avéré être une excellente ressource lors de la rédaction de rapports et d'applications.

Aujourd'hui, les données se présentent sous de nombreuses formes, telles que du texte brut, des fichiers CSV, sur le Web et de nombreux autres formats. C'est là que Python entre en jeu, se vantant de son vaste ensemble de bibliothèques et de plates-formes associées. Au fil des ans, il est devenu un langage de programmation largement préféré pour l'exploration rapide et itérative des données. De plus, sa boîte à outils diversifiée permet aux développeurs d'effectuer une visualisation et une analyse statistique et d'identifier davantage les modèles dans les données disponibles. Si vous souhaitez en savoir plus sur Python, consultez nos cours de science des données.

Avantages de l'utilisation de SQL et Python

Qu'il s'agisse de SQL ou de Python , chaque langage présente ses propres avantages. SQL a été conçu pour interroger et extraire des données. L'un de ses principaux atouts consiste à fusionner les données de plusieurs tables au sein d'une base de données. Cependant, vous ne pouvez pas utiliser SQL exclusivement pour effectuer des manipulations et des transformations de données de niveau supérieur telles que des tests de régression, des séries chronologiques, etc. La bibliothèque spécialisée de Python, Pandas, facilite une telle analyse de données. Par conséquent, vous pouvez utiliser SQL pour récupérer des données et manipuler davantage les données structurées à l'aide de Python.

Maintenant que nous avons discuté de la manière dont ces langages peuvent se compléter, passons à la question de SQL contre Python .

Doit lire: Questions d'entrevue Python

Différences entre SQL et Python

La différence fondamentale est que SQL est un langage de requête principalement utilisé pour accéder et extraire des données, tandis que Python est un langage de programmation à usage général qui permet d'expérimenter les données. Alors, quelle langue devriez-vous préférer apprendre ? Prenons un exemple pour comparer leur application.

Supposons que vous disposiez d'une table de base de données appelée "restaurants" contenant des informations sur plusieurs restaurants. Cette table pourrait avoir des millions d'entrées, chacune représentant un restaurant différent. Chaque ligne inclurait des détails tels que le nom, la ville, l'adresse, les prix, la note, les informations de contact, etc. Voyons maintenant comment nous pourrions interroger cet ensemble de données en utilisant SQL vs. Python .

En SQL, vous pouvez récupérer tous les restaurants avec l'instruction SELECT* FROM Eateries . De même, pour récupérer les cinq premiers restaurants, vous pouvez utiliser SELECT* FROM Eateries LIMIT 5 . Vous pouvez également obtenir les noms de tous les restaurants situés à Mumbai avec l'instruction SQL SELECT Name FROM Eateries WHERE City = 'Mumbai' .

D'autre part, vous pouvez récupérer les mêmes informations en Python à l'aide de Pandas en exécutant les instructions suivantes :

Tous les restaurants : restaurants

Cinq premiers restaurants : eateries.head(5)

Restaurants à Mumbai : restaurants[restaurants.City = = 'Mumbai'].Name

Dans l'exemple ci-dessus, vous remarquerez que les deux langages sont assez similaires. Mais les choses commencent à changer à mesure que nous implémentons des requêtes plus complexes.

Ajouter des couches de complexité

Après quelques requêtes préliminaires sur les données, vous souhaiterez peut-être classer les résultats. Supposons que vous ayez une table d'ensemble de données eateries_by_city comprenant le nombre de restaurants par ville, où Mumbai compte 510 restaurants, Delhi compte 420 restaurants, etc. Ici, les chiffres sont donnés sous la rubrique Eatery_Count. Maintenant, avec ce nouvel ensemble de données, nous voulons sélectionner les 10 premières villes ayant le plus grand nombre.

SQL :

SELECT Ville FROM restaurants_par_ville ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10

Python utilisant Pandas :

restaurants_par_ville.nlargest(10, columns='Eatery_Count')

Comment la structure de ces déclarations changera-t-elle si vous devez déterminer les dix prochains restaurants ? vous pouvez en savoir plus sur le didacticiel python pandas qui clarifiera l'idée de ce concept.

SQL :

SELECT City FROM restaurants_par_ville ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10 OFFSET 10

Python:

restaurants_par_ville.nlargest(20,columns='Eatery_Count').tail(10)

Au fur et à mesure que les requêtes deviennent plus compliquées, vous remarquerez que la syntaxe SQL devient plus difficile à lire par rapport à la syntaxe Python, qui reste relativement inchangée.

Historique, utilisation et types de SQL

SQL est une idée originale de Donald D. Chamberlin et Raymond F. Boyce, qui ont développé le système de gestion de base de données chez IBM en 1974. Au début des années 1970, le Dr EF Codd (populairement connu comme le père des systèmes de gestion de base de données) avait publié ses idées sur les bases de données relationnelles dans un article, qui a conduit IBM à créer un groupe pour le développement de prototypes. Codd avait proposé un langage appelé DSL/Alpha, qui est passé par plusieurs étapes de simplification et de raffinement pour finalement être renommé SQL.

À ce jour, presque tous les sites Web utilisent une base de données SQL pour leur développement back-end. Et SQL est le langage standard qui exprime votre besoin envers la base de données. Nous avons compilé les différents types de bases de données SQL ci-dessous.

• MySQL : cette base de données contient des tables qui sont liées d'une manière ou d'une autre. Prononcé comme "My Sequel", c'est le paramètre par défaut pour toutes les installations WordPress.
• PostgreSQL : souvent appelé Postgres, ce type de base de données est recommandé pour une utilisation par des développeurs plus avancés. Vous pouvez le considérer comme une version durable de MySQL.
• SQLite : Étant une base de données SQL portable et compacte, elle est la mieux adaptée pour tester des applications simples.

Lire la suite : Les 7 meilleures raisons de commencer à apprendre SQL aujourd'hui

Histoire, utilisation et types de Python

Python trouve son origine dans les années 1980 lorsque ABC , un langage pour enseigner la programmation, a été introduit pour la première fois. À la fin des années 1980, Guido Van Rossum des Pays-Bas a commencé son travail pour dériver un langage avec une meilleure lisibilité du code. Et par conséquent, Python a été créé en 1991 et nommé d'après la célèbre série télévisée britannique "Monty Python's Flying Circus" qu'il regardait à l'époque.

Aujourd'hui, les entreprises de haute technologie du monde entier utilisent Python pour la science et l'exploration des données. Certains exemples incluent des leaders de l'industrie comme Google, Dropbox et YouTube. Maintenant, pour en venir aux types de Python, Python 2 et Python 3 sont les deux versions les plus courantes. On pensait que Python 3 prendrait le relais de Python 2 d'ici 2020, mais Python 2 est toujours une partie établie du logiciel dans de nombreuses entreprises. Cependant, la version Python 2 peut perdre ses fonctionnalités de sécurité et ses corrections de bogues dans un proche avenir, il est donc logique de perfectionner vos compétences Python 3.

SQL ou Python : lequel utiliser ?

Les commandes SQL sont plus simples et plus étroites vis-à-vis des commandes Python. Le plus souvent, ils forment une combinaison de JOINS, de fonctions d'agrégation et de fonctions de sous-requêtes.

Quant à Python, les commandes de programmation sont comme un assortiment d'un ensemble Lego, où chaque pièce a un but spécifique. Les bibliothèques se composent de bits spécialisés qui vous aident à créer quelque chose dans ce créneau particulier. Par exemple, Pandas est utilisé pour l'analyse de données, Scikit-learn pour l'apprentissage automatique, PyPDF2 pour la manipulation de PDF, SciPy pour les routines numériques et Numpy pour les opérations mathématiques et le calcul scientifique.

Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles utilisés dans de nombreuses applications d'entreprise nécessitent une connaissance préalable de SQL. Il fournit un itinéraire structuré pour obtenir les informations souhaitées. À l'inverse, Python offre plus de lisibilité et de portabilité, aidant le développement d'à peu près n'importe quoi avec les bons outils et bibliothèques.

En savoir plus : Top 5 des modules Python à connaître

Quelle langue devez-vous apprendre en premier ?

Récapitulons d'abord ce que chacune des langues apporte à la table. SQL est un langage de requête standard pour la récupération de données, et Python est un langage de script largement reconnu pour la création d'applications de bureau et Web. Alors, laquelle de ces deux langues est le meilleur endroit pour commencer ?

En règle générale, SQL est considéré comme la première étape de l'échelle d'apprentissage car il s'agit d'un outil essentiel pour invoquer des informations pertinentes à partir de bases de données relationnelles. En outre, il est facile à saisir car il se lit comme l'anglais. Donc, avoir une compréhension raisonnable de ce langage vous prépare à Python. Une fois que vous pouvez écrire une requête pour joindre deux tables, appliquez la même logique pour réécrire le code en Python à l'aide de la bibliothèque Pandas.

Avec une base solide des deux langages, vous serez prêt à entreprendre diverses fonctions telles que le développement back-end, l'analyse de données, le calcul scientifique, l'intelligence artificielle, etc.

Résumé

En pesant les arguments ci-dessus, nous pouvons voir que SQL est applicable dans les bases de données relationnelles à quelques exceptions près. Mais cela peut toujours être un outil puissant pour les débutants. Au fil des ans, de nombreuses nouvelles fonctionnalités ont été intégrées à SQL pour améliorer sa fonctionnalité orientée objet.

Python est un langage de programmation polyvalent et dynamique ayant de multiples applications. La vaste portée peut être attribuée à sa vaste collection de bibliothèques Python pour la science des données, chacune d'entre elles servant un objectif distinct.

En devenant adepte de ces deux langues, vous vous rapprocherez un peu plus de l'obtention d'un emploi lucratif. Certains des profils d'emploi incluent l'ingénieur logiciel, l'ingénieur DevOps, le scientifique des données et de nombreux rôles liés à l'apprentissage automatique et à l'IA. Des entreprises comme IBM, la NASA, Walt Disney, Google et Yahoo! Maps embauche régulièrement des professionnels qui possèdent des compétences Python supérieures.

Avec cela, nous avons couvert les différents aspects de SQL par rapport à Python . Au début de votre parcours d'apprentissage, vous aurez désormais une approche beaucoup plus précise. La communauté de codage est toujours en effervescence avec des choses nouvelles et passionnantes, et avoir une base conceptuelle vous permet de vous adapter de manière transparente et de briller !

Si vous êtes curieux d'en savoir plus sur Python, tout sur la science des données, consultez le programme exécutif PG de IIIT-B & upGrad en science des données qui est créé pour les professionnels en activité et propose plus de 10 études de cas et projets, des ateliers pratiques, du mentorat avec experts de l'industrie, 1-on-1 avec des mentors de l'industrie, plus de 400 heures d'apprentissage et d'aide à l'emploi avec les meilleures entreprises.