SQL vs Python: differenza tra SQL e Python

Quando parliamo dei principali linguaggi di programmazione del mondo, sono alcuni linguaggi di programmazione da imparare che sono e saranno richiesti in futuro. SQL e Python sono ben posizionati in cima alla lista. Come principiante, può essere scoraggiante dare un senso ai pro e ai contro da solo. Quindi, in questo articolo, abbiamo affrontato il dibattito tra SQL e Python per guidarti meglio.

Circa due decenni fa, gli ingegneri del software avevano opzioni limitate quando si trattava di linguaggi di programmazione. Il linguaggio di query strutturato o SQL era il linguaggio più ricercato per ottenere informazioni rapide sui dati, recuperare record e trarre conclusioni. Quindi, i dati esistevano principalmente nei database relazionali e SQL si è rivelato un'ottima risorsa durante la scrittura di report e applicazioni.

Oggi i dati sono disponibili in molte forme e forme, come testo normale, file CSV, sul Web e molti altri formati. È qui che entra in gioco Python, vantandosi del suo vasto insieme di librerie e piattaforme associate. Nel corso degli anni, è emerso come un linguaggio di programmazione ampiamente preferito per l'esplorazione rapida e iterativa dei dati. Inoltre, il suo kit di strumenti diversificato consente agli sviluppatori di condurre visualizzazioni e analisi statistiche e identificare ulteriormente i modelli nei dati disponibili. Se vuoi saperne di più su Python, dai un'occhiata ai nostri corsi di scienza dei dati.

Vantaggi dell'utilizzo di SQL e Python

Che si tratti di SQL o Python , ogni linguaggio ha il proprio insieme di vantaggi. SQL è stato progettato per interrogare ed estrarre dati. Uno dei suoi principali punti di forza include l'unione di dati da più tabelle all'interno di un database. Tuttavia, non è possibile utilizzare SQL esclusivamente per eseguire manipolazioni e trasformazioni di dati di livello superiore come test di regressione, serie temporali, ecc. La libreria specializzata di Python, Pandas, facilita tale analisi dei dati. Pertanto, puoi utilizzare SQL per recuperare i dati e manipolare ulteriormente i dati strutturati utilizzando Python.

Ora che abbiamo discusso di come questi linguaggi possono completarsi a vicenda, passiamo alla questione di SQL vs. Python .

Da leggere: Domande sull'intervista Python

Differenze tra SQL e Python

La differenza fondamentale è che SQL è un linguaggio di query utilizzato principalmente per l'accesso e l'estrazione di dati, mentre Python è un linguaggio di programmazione generico che consente la sperimentazione con i dati. Quindi, quale lingua dovresti preferire imparare? Consideriamo un esempio per confrontare la loro applicazione.

Supponiamo di avere una tabella di database chiamata "ristoranti" contenente informazioni su diversi ristoranti. Questa tabella potrebbe avere milioni di voci, ognuna delle quali rappresenta un ristorante diverso. Ogni riga includerebbe dettagli come Nome, Città, Indirizzo, Prezzi, Valutazione, Informazioni di contatto, ecc. Ora, vediamo come potremmo interrogare questo set di dati usando SQL vs. Python .

In SQL, puoi recuperare tutti i ristoranti con l'istruzione SELECT* FROM eatery . Allo stesso modo, per recuperare i primi cinque ristoranti, puoi utilizzare SELECT* FROM ristoranti LIMIT 5 . Puoi anche ottenere i nomi di tutti i ristoranti situati a Mumbai con l'istruzione SQL SELECT Name FROM ristoranti WHERE City = 'Mumbai' .

D'altra parte, puoi recuperare le stesse informazioni in Python usando Pandas eseguendo le seguenti istruzioni:

Tutti i ristoranti: ristoranti

Primi cinque ristoranti: eateries.head(5)

Ristoranti a Mumbai: ristoranti[eateries.City = = 'Mumbai'].Nome

Nell'esempio sopra, noterai che le due lingue sono abbastanza simili. Ma le cose iniziano a cambiare man mano che implementiamo query più complesse.

Aggiunta di livelli di complessità

Dopo alcune query preliminari sui dati, potresti voler ordinare i risultati. Diciamo che hai una tabella di set di dati eatries_by_city che comprende il numero di ristoranti per città, dove Mumbai ha 510 ristoranti, Delhi ha 420 ristoranti e così via. Qui, le cifre sono riportate sotto la voce Eatery_Count. Ora, con questo nuovo set di dati, vogliamo selezionare le prime 10 città con il conteggio più grande.

SQL:

SELEZIONA Città DA eatery_by_city ORDINA PER Eatery_Count LIMITE DESC 10

Python usando Panda:

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

Come cambierà la struttura di queste dichiarazioni se è necessario determinare i prossimi dieci ristoranti? puoi saperne di più sul tutorial di Python Pandas che chiarirà l'idea di questo concetto.

SQL:

SELEZIONA Città DA ristoranti_per_città ORDINA PER Eatery_Count LIMITE DESC 10 OFFSET 10

Pitone:

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

Man mano che le query diventano più complicate, noterai che la sintassi SQL diventa più difficile da leggere rispetto alla sintassi Python, che rimane relativamente inalterata.

Cronologia, utilizzo e tipi di SQL

SQL nasce da un'idea di Donald D. Chamberlin e Raymond F. Boyce, che hanno sviluppato il sistema di gestione dei database presso IBM nel 1974. All'inizio degli anni '70, il dottor EF Codd (popolarmente noto come il padre dei sistemi di gestione dei database) aveva pubblicato le sue idee sui database relazionali in un documento, che ha portato IBM a creare un gruppo per lo sviluppo di prototipi. Codd aveva proposto un linguaggio chiamato DSL/Alpha, che ha attraversato molteplici fasi di semplificazione e perfezionamento per essere infine rinominato SQL.

Arrivando ai giorni nostri, quasi tutti i siti Web utilizzano un database SQL per il proprio sviluppo back-end. E SQL è il linguaggio standard che esprime la tua esigenza al database. Di seguito abbiamo compilato i diversi tipi di database SQL.

• MySQL: questo database contiene tabelle che si collegano tra loro in qualche modo. Pronunciato come "My Sequel", è l'impostazione predefinita per tutte le installazioni di WordPress.
• PostgreSQL: spesso indicato come Postgres, questo tipo di database è consigliabile per l'uso da parte di sviluppatori più avanzati. Puoi pensarla come una versione durevole di MySQL.
• SQLite: essendo un database SQL portatile e compatto, è più adatto per testare applicazioni semplici.

Per saperne di più: I 7 motivi principali per iniziare a imparare SQL oggi

Storia, utilizzo e tipi di Python

Python trova la sua origine negli anni '80 quando fu introdotto per la prima volta ABC , un linguaggio per insegnare la programmazione. Alla fine degli anni '80, Guido Van Rossum dai Paesi Bassi iniziò il suo lavoro per derivare un linguaggio con una migliore leggibilità del codice. E quindi, Python è stato creato nel 1991 e prende il nome dalla famosa serie TV britannica "Monty Python's Flying Circus" che stava guardando in quel momento.

Oggi, le aziende high-tech nel mondo utilizzano Python per la scienza e l'esplorazione dei dati. Alcuni esempi includono leader del settore come Google, Dropbox e YouTube. Ora, arrivando ai tipi di Python, Python 2 e Python 3 sono le due versioni più comuni. Si credeva che Python 3 avrebbe rilevato Python 2 entro il 2020, ma Python 2 è ancora una parte consolidata del software in molte aziende. Tuttavia, la versione Python 2 potrebbe perdere le sue funzionalità di sicurezza e correzioni di bug nel prossimo futuro, quindi ha senso rispolverare le tue abilità di Python 3.

SQL o Python: quale dovresti usare?

I comandi SQL sono comandi Python più semplici e più ristretti. Il più delle volte, formano una combinazione di JOINS, funzioni di aggregazione e funzioni di sottoquery.

Per quanto riguarda Python, i comandi di programmazione sono come un assortimento di un set Lego, in cui ogni pezzo ha uno scopo specifico. Le librerie sono costituite da bit specializzati che ti aiutano a costruire qualcosa in quella particolare nicchia. Ad esempio, i Panda vengono utilizzati per l'analisi dei dati, Scikit-learn per l'apprendimento automatico, PyPDF2 per la manipolazione di PDF, SciPy per le routine numeriche e Numpy per operazioni matematiche e calcolo scientifico.

I sistemi di gestione dei database relazionali utilizzati in molte applicazioni aziendali richiedono una conoscenza preliminare di SQL. Fornisce un percorso strutturato per ottenere le informazioni desiderate. Al contrario, Python offre maggiore leggibilità e portabilità, aiutando lo sviluppo di qualsiasi cosa con gli strumenti e le librerie giusti.

Saperne di più: I 5 migliori moduli Python che dovresti conoscere

Quale lingua dovresti imparare per prima?

Per prima cosa ricapitoliamo ciò che ciascuna delle lingue porta in tavola. SQL è un linguaggio di query standard per il recupero dei dati e Python è un linguaggio di scripting ampiamente riconosciuto per la creazione di applicazioni desktop e Web. Quindi, quale di queste due lingue è il miglior punto di partenza?

In genere, si ritiene che SQL sia il primo passo nella scala di apprendimento in quanto è uno strumento essenziale per raccogliere informazioni rilevanti dai database relazionali. Inoltre, è facile da capire poiché si legge come l'inglese. Quindi, avere una comprensione ragionevole di questo linguaggio ti prepara per Python. Una volta che puoi scrivere una query per unire due tabelle, applica la stessa logica per riscrivere il codice in Python usando la libreria Pandas.

Con una solida base dei due linguaggi, sarai pronto per intraprendere varie funzioni come lo sviluppo del back-end, l'analisi dei dati, il calcolo scientifico, l'intelligenza artificiale e così via.

Riassumendo

In base agli argomenti precedenti, possiamo vedere che SQL è applicabile nei database relazionali con solo poche eccezioni. Ma può comunque essere un potente strumento per i principianti. Nel corso degli anni, molte nuove funzionalità sono state incorporate in SQL per migliorare la sua funzionalità orientata agli oggetti.

Python è un linguaggio di programmazione versatile e dinamico con molteplici applicazioni. L'ampio ambito può essere attribuito alla sua vasta raccolta di librerie Python per la scienza dei dati, ognuna delle quali serve uno scopo distinto.

Diventando abile in queste due lingue, sarai un passo più vicino all'ottenere un lavoro redditizio. Alcuni dei profili di lavoro includono Software Engineer, DevOps Engineer, Data Scientist e molti ruoli relativi all'apprendimento automatico e all'IA. Aziende come IBM, NASA, Walt Disney, Google e Yahoo! Maps assume regolarmente professionisti che possiedono abilità Python superiori.

Con questo, abbiamo coperto i diversi aspetti di SQL e Python . Quando inizi il tuo viaggio di apprendimento, ora avrai un approccio molto più preciso. La comunità di programmazione è sempre in fermento con cose nuove ed eccitanti e avere una base concettuale ti consente di adattarti senza problemi e brillare!

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