SQL vs Python: Diferența dintre SQL și Python

Când vorbim despre cele mai importante limbaje de programare din lume, acestea sunt unele limbaje de programare de învățat care sunt și vor fi la cerere în viitor. SQL și Python sunt bine plasate în partea de sus a listei. În calitate de începător, poate fi descurajant să înțelegi argumentele pro și contra pe cont propriu. Deci, în acest articol, am abordat dezbaterea SQL vs. Python pentru a vă ghida mai bine.

Cu aproximativ două decenii în urmă, inginerii de software aveau opțiuni limitate când era vorba de limbaje de programare. Limbajul de interogare structurat sau SQL a fost cel mai căutat limbaj pentru informații rapide asupra datelor, preluarea înregistrărilor și tragerea de concluzii. Apoi, datele existau predominant în bazele de date relaționale, iar SQL s-a dovedit a fi o resursă excelentă în timpul scrierii de rapoarte și aplicații.

Astăzi, datele vin în multe forme și forme, cum ar fi text simplu, fișiere CSV, pe web și multe alte formate. Aici intervine Python, lăudându-se cu setul său vast de biblioteci și platformele asociate. De-a lungul anilor, a apărut ca un limbaj de programare preferat pentru explorarea rapidă și iterativă a datelor. Mai mult, setul său divers de instrumente permite dezvoltatorilor să efectueze vizualizari și analize statistice și să identifice în continuare modele în datele disponibile. Dacă doriți să aflați mai multe despre python, consultați cursurile noastre de știință a datelor.

Beneficiile utilizării SQL și Python

Fie că este vorba de SQL sau Python , fiecare limbă vine cu propriul său set de avantaje. SQL a fost conceput pentru a interoga și extrage date. Unul dintre principalele sale puncte forte include îmbinarea datelor din mai multe tabele într-o bază de date. Cu toate acestea, nu puteți utiliza SQL exclusiv pentru a efectua manipulări și transformări de date de nivel superior, cum ar fi teste de regresie, serii cronologice etc. Biblioteca specializată a Python, Pandas, facilitează astfel de analiză a datelor. Prin urmare, puteți utiliza SQL pentru a prelua date și pentru a manipula în continuare datele structurate folosind Python.

Acum că am discutat despre modul în care aceste limbaje se pot completa reciproc, să trecem la întrebarea SQL vs. Python .

Trebuie citit: Întrebări de interviu Python

Diferențele dintre SQL și Python

Diferența fundamentală este că SQL este un limbaj de interogare utilizat în principal pentru accesarea și extragerea datelor, în timp ce Python este un limbaj de programare de uz general care permite experimentarea datelor. Deci, ce limbă ar trebui să preferați să învățați? Să luăm în considerare un exemplu pentru a compara aplicația lor.

Să presupunem că aveți un tabel de bază de date numit „restaurant” care conține informații despre mai multe restaurante. Acest tabel ar putea avea milioane de intrări, fiecare reprezentând un restaurant diferit. Fiecare rând ar include detalii precum Nume, Oraș, Adresă, Prețuri, Evaluare, Informații de contact etc. Acum, să vedem cum am putea interoga acest set de date folosind SQL vs. Python .

În SQL, puteți prelua toate restaurantele cu instrucțiunea SELECT* FROM eateries . În mod similar, pentru a prelua primele cinci restaurante, puteți folosi SELECT* FROM eateries LIMIT 5 . De asemenea, puteți obține numele tuturor restaurantelor situate în Mumbai cu instrucțiunea SQL SELECT Name FROM eateries WHERE City = 'Mumbai' .

Pe de altă parte, puteți prelua aceleași informații în Python folosind Pandas executând următoarele instrucțiuni:

Toate restaurantele: restaurante

Primele cinci restaurante: eateries.head(5)

Restaurante din Mumbai: restaurante[eateries.City = = 'Mumbai'].Name

În exemplul de mai sus, veți observa că cele două limbi sunt destul de asemănătoare. Dar lucrurile încep să se schimbe pe măsură ce implementăm interogări mai complexe.

Adăugarea unor straturi de complexitate

După câteva interogări preliminare de date, poate doriți să ordonați rezultatele. Să presupunem că aveți un tabel de date eateries_by_city care cuprinde numărul de restaurante per oraș, unde Mumbai are 510 restaurante, Delhi are 420 de restaurante și așa mai departe. Aici, cifrele sunt date sub titlul Eatery_Count. Acum, cu acest nou set de date, dorim să selectăm primele 10 orașe care au cel mai mare număr.

SQL:

SELECTAȚI orașul din restaurantele_după_oraș COMANDAȚI după numărul de restaurante LIMITA DE DESC 10

Python folosind Pandas:

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

Cum se va schimba structura acestor declarații dacă trebuie să determinați următoarele zece restaurante? puteți afla mai multe despre tutorialul python panda care va clarifica ideea acestui concept.

SQL:

SELECTAȚI orașul din restaurantele_după_oraș ORDINAȚI după numărul de restaurante LIMITA DE DESC 10 OFFSET 10

Piton:

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

Pe măsură ce interogările devin mai complicate, veți observa că sintaxa SQL devine mai greu de citit în comparație cu sintaxa Python, care rămâne relativ nemodificată.

Istoricul, utilizarea și tipurile de SQL

SQL este o creație a lui Donald D. Chamberlin și Raymond F. Boyce, care au dezvoltat sistemul de gestionare a bazelor de date la IBM în 1974. La începutul anilor 1970, dr. EF Codd (cunoscut în mod popular ca Părintele sistemelor de management al bazelor de date) își publicase ideile. despre bazele de date relaționale într-o lucrare, care a determinat IBM să creeze un grup pentru dezvoltarea de prototipuri. Codd propusese un limbaj numit DSL/Alpha, care a trecut prin mai multe etape de simplificare și rafinare pentru a fi redenumit în sfârșit ca SQL.

Până în prezent, aproape fiecare site web folosește o bază de date SQL pentru dezvoltarea back-end. Și SQL este limbajul standard care exprimă nevoia dvs. pentru baza de date. Am compilat mai jos diferitele tipuri de baze de date SQL.

• MySQL: Această bază de date conține tabele care se leagă între ele într-un fel. Pronunțată ca „My Sequel”, este setarea implicită pentru toate instalările WordPress.
• PostgreSQL: denumit adesea Postgres, acest tip de bază de date este recomandabil pentru utilizare de către dezvoltatori mai avansați. Vă puteți gândi la ea ca la o versiune durabilă a MySQL.
• SQLite: Fiind o bază de date SQL portabilă și compactă, este cea mai potrivită pentru testarea aplicațiilor simple.

Citiți mai multe: Top 7 motive pentru a începe să învățați SQL astăzi

Istoricul, utilizarea și tipurile de Python

Python își găsește originea în anii 1980, când ABC , un limbaj pentru predarea programarii, a fost introdus pentru prima dată. La sfârșitul anilor 1980, Guido Van Rossum din Țările de Jos și-a început munca pentru a obține un limbaj cu o mai bună lizibilitate a codului. Și, prin urmare, Python a fost creat în 1991 și a fost numit după celebrul serial TV britanic „Monty Python's Flying Circus” pe care îl urmărea la acea vreme.

Astăzi, companiile de înaltă tehnologie din lume folosesc Python pentru știința datelor și explorare. Câteva exemple includ lideri din industrie precum Google, Dropbox și YouTube. Acum, venind la tipurile de Python, Python 2 și Python 3 sunt cele mai comune două versiuni. Se credea că Python 3 va prelua Python 2 până în 2020, dar Python 2 este încă o parte consacrată a software-ului în multe companii. Cu toate acestea, versiunea Python 2 își poate pierde funcțiile de securitate și remedierea erorilor în viitorul apropiat, așa că este logic să vă îmbunătățiți abilitățile Python 3.

SQL sau Python: pe care ar trebui să-l folosiți?

Comenzile SQL sunt mai simple și mai restrânse față de comenzile Python. Cel mai adesea, ele formează o combinație de JOINS, funcții de agregare și funcții de subinterogări.

În ceea ce privește Python, comenzile de programare sunt ca un sortiment al unui set Lego, în care fiecare piesă are un scop specific. Bibliotecile constau din biți specializati care vă ajută să construiți ceva în acea nișă specială. De exemplu, Pandas sunt folosite pentru analiza datelor, Scikit-learn pentru învățare automată, PyPDF2 pentru manipularea PDF, SciPy pentru rutine numerice și Numpy pentru operații matematice și calcul științific.

Sistemele de gestionare a bazelor de date relaționale utilizate în multe aplicații corporative necesită cunoștințe anterioare de SQL. Oferă o rută structurată pentru a obține informațiile dorite. În schimb, Python oferă mai multă lizibilitate și portabilitate, ajutând la dezvoltarea aproape orice cu instrumentele și bibliotecile potrivite.

Aflați mai multe: Top 5 module Python pe care ar trebui să le cunoașteți

Ce limbă ar trebui să înveți mai întâi?

Să recapitulăm mai întâi ce aduce fiecare dintre limbi la masă. SQL este un limbaj de interogare standard pentru recuperarea datelor, iar Python este un limbaj de scripting recunoscut pe scară largă pentru construirea de aplicații desktop și web. Deci, care dintre aceste două limbi este cel mai bun loc pentru a începe?

De obicei, SQL este considerat a fi primul pas în scara de învățare, deoarece este un instrument esențial pentru atragerea de informații relevante din bazele de date relaționale. De asemenea, este ușor de înțeles, deoarece se citește ca în engleză. Deci, a avea o înțelegere rezonabilă a acestui limbaj te pregătește pentru Python. După ce puteți scrie o interogare pentru a uni două tabele, aplicați aceeași logică pentru a rescrie codul în Python folosind biblioteca Pandas.

Având o bază solidă a celor două limbi, veți fi pregătiți să îndepliniți diverse funcții precum dezvoltarea back-end, analiza datelor, calculul științific, inteligența artificială și așa mai departe.

Rezumând

Cântărind argumentele de mai sus, putem vedea că SQL este aplicabil în bazele de date relaționale, cu doar câteva excepții. Dar poate fi totuși un instrument puternic pentru începători. De-a lungul anilor, multe caracteristici noi au fost încorporate în SQL pentru a-și îmbunătăți funcționalitatea orientată pe obiecte.

Python este un limbaj de programare versatil și dinamic, cu aplicații multiple. Domeniul larg de aplicare poate fi atribuit colecției sale extinse de biblioteci Python pentru știința datelor, fiecare dintre ele servind un scop distinct.

Devenind expert în aceste două limbi, veți fi cu un pas mai aproape de obținerea unui loc de muncă profitabil. Unele dintre profilurile postului includ Inginer Software, Inginer DevOps, Data Scientist și multe roluri legate de învățarea automată și AI. Companii precum IBM, NASA, Walt Disney, Google și Yahoo! Maps angajează în mod regulat profesioniști care posedă abilități superioare Python.

Cu aceasta, am acoperit diferitele aspecte ale SQL vs. Python . Pe măsură ce vă începeți călătoria de învățare, veți avea acum o abordare mult mai precisă. Comunitatea de codificare este mereu plină de lucruri noi și interesante, iar a avea o bază conceptuală vă permite să vă adaptați fără probleme și să străluciți!

Dacă sunteți curios să aflați despre Python, totul despre știința datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1-la-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.