SQL против Python: разница между SQL и Python

Когда мы говорим о ведущих мировых языках программирования, мы имеем в виду языки программирования, которые нужно изучать и которые будут востребованы в будущем. SQL и Python занимают первые места в списке. Новичку может быть сложно самостоятельно разобраться во всех плюсах и минусах. Итак, в этой статье мы рассмотрели споры о SQL и Python , чтобы помочь вам лучше понять.

Около двух десятилетий назад разработчики программного обеспечения имели ограниченный выбор языков программирования. Язык структурированных запросов или SQL был наиболее востребованным языком для быстрого анализа данных, выборки записей и выводов. Тогда данные существовали преимущественно в реляционных базах данных, и SQL оказался отличным ресурсом при написании отчетов и приложений.

Сегодня данные поступают во многих формах и формах, таких как обычный текст, файлы CSV, в Интернете и во многих других форматах. Именно здесь на сцену выходит Python, который может похвастаться огромным набором библиотек и связанных платформ. За прошедшие годы он стал широко предпочтительным языком программирования для быстрого и итеративного исследования данных. Более того, его разнообразный инструментарий позволяет разработчикам проводить визуализацию и статистический анализ, а также дополнительно выявлять закономерности в доступных данных. Если вы хотите узнать больше о Python, ознакомьтесь с нашими курсами по науке о данных.

Преимущества использования SQL и Python

Будь то SQL или Python , каждый язык обладает собственным набором преимуществ. SQL был разработан для запроса и извлечения данных. Одной из его основных сильных сторон является объединение данных из нескольких таблиц в базе данных. Однако вы не можете использовать SQL исключительно для выполнения высокоуровневых манипуляций с данными и преобразований, таких как регрессионные тесты, временные ряды и т. д. Специализированная библиотека Python, Pandas, облегчает такой анализ данных. Таким образом, вы можете использовать SQL для извлечения данных и дальнейшей обработки структурированных данных с помощью Python.

Теперь, когда мы обсудили, как эти языки могут дополнять друг друга, давайте перейдем к вопросу о SQL и Python .

Обязательно к прочтению: вопросы на собеседовании по Python

Различия между SQL и Python

Фундаментальное отличие состоит в том, что SQL — это язык запросов, который в основном используется для доступа к данным и их извлечения, тогда как Python — это язык программирования общего назначения, который позволяет экспериментировать с данными. Итак, какой язык вы предпочитаете изучать? Рассмотрим пример для сравнения их применения.

Предположим, у вас есть таблица базы данных под названием «закусочные», содержащая информацию о нескольких ресторанах. В этой таблице могут быть миллионы записей, каждая из которых представляет отдельный ресторан. Каждая строка будет включать такие сведения, как имя, город, адрес, цены, рейтинг, контактная информация и т. д. Теперь давайте посмотрим, как мы можем запросить этот набор данных, используя SQL или Python .

В SQL вы можете получить все рестораны с помощью оператора SELECT* FROM закусочных . Точно так же, чтобы получить первые пять ресторанов, вы можете использовать SELECT* FROM fooderies LIMIT 5 . Вы также можете получить названия всех ресторанов, расположенных в Мумбаи, с помощью SQL-оператора SELECT Name FROM eateries WHERE City = 'Mumbai' .

С другой стороны, вы можете получить ту же информацию в Python, используя Pandas, выполнив следующие операторы:

Все рестораны: закусочные

Первые пять ресторанов: eateries.head(5)

Рестораны в Мумбаи: закусочные[eateries.City = = 'Мумбаи'].Name

В приведенном выше примере вы заметите, что эти два языка очень похожи. Но все начинает меняться по мере того, как мы реализуем более сложные запросы.

Добавление уровней сложности

После некоторого предварительного запроса данных вы можете упорядочить результаты. Допустим, у вас есть таблица набора данных eateries_by_city, содержащая количество ресторанов в каждом городе, где в Мумбаи 510 ресторанов, в Дели 420 ресторанов и так далее. Здесь цифры приведены под заголовком Eatery_Count. Теперь, с этим новым набором данных, мы хотим выбрать 10 лучших городов с наибольшим количеством.

SQL:

ВЫБЕРИТЕ город ИЗ fooderies_by_city ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10

Python с использованием панд:

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

Как изменится структура этих утверждений, если вам нужно определить следующие десять ресторанов? вы можете узнать больше об учебнике python pandas, который прояснит идею этой концепции.

SQL:

ВЫБЕРИТЕ город ИЗ fooderies_by_city ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10 OFFSET 10

Питон:

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

По мере усложнения запросов вы заметите, что синтаксис SQL становится труднее читать по сравнению с синтаксисом Python, который остается относительно неизменным.

История, использование и типы SQL

SQL является детищем Дональда Д. Чемберлина и Рэймонда Ф. Бойса, которые разработали систему управления базами данных в IBM в 1974 году. В начале 1970-х годов доктор Э. Ф. Кодд (широко известный как отец систем управления базами данных) опубликовал свои идеи. о реляционных базах данных в статье, которая побудила IBM создать группу для разработки прототипов. Кодд предложил язык под названием DSL/Alpha, который прошел несколько стадий упрощения и уточнения, прежде чем был окончательно переименован в SQL.

На сегодняшний день почти каждый веб-сайт использует базу данных SQL для своей внутренней разработки. А SQL — это стандартный язык, который выражает вашу потребность в базе данных. Ниже мы собрали различные типы баз данных SQL.

• MySQL: эта база данных содержит таблицы, которые каким-то образом связаны друг с другом. Произносится как «My Sequel», это настройка по умолчанию для всех установок WordPress.
• PostgreSQL: этот тип базы данных, часто называемый Postgres, рекомендуется для использования более продвинутыми разработчиками. Вы можете думать об этом как о надежной версии MySQL.
• SQLite: переносимая и компактная база данных SQL лучше всего подходит для тестирования простых приложений.

Подробнее: 7 основных причин начать изучение SQL сегодня

История, использование и типы Python

Python берет свое начало в 1980-х годах, когда впервые был представлен ABC , язык для обучения программированию. В конце 1980-х Гвидо Ван Россум из Нидерландов начал свою работу по созданию языка с лучшей читабельностью кода. И, следовательно, Python был создан в 1991 году и назван в честь известного британского сериала «Летающий цирк Монти Пайтона», который он смотрел в то время.

Сегодня высокотехнологичные компании во всем мире используют Python для обработки и анализа данных. Некоторые примеры включают лидеров отрасли, таких как Google, Dropbox и YouTube. Теперь, что касается типов Python, Python 2 и Python 3 являются двумя наиболее распространенными версиями. Считалось, что к 2020 году Python 3 заменит Python 2, но Python 2 по-прежнему является неотъемлемой частью программного обеспечения во многих компаниях. Однако в ближайшем будущем версия Python 2 может лишиться функций безопасности и исправлений ошибок, поэтому имеет смысл освежить свои навыки работы с Python 3.

SQL или Python: что лучше использовать?

Команды SQL более простые и узкие по сравнению с командами Python. Чаще всего они образуют комбинацию JOINS, агрегатных функций и функций подзапросов.

Что касается Python, команды программирования подобны набору Lego, где каждая часть имеет определенное назначение. Библиотеки состоят из специализированных битов, которые помогут вам создать что-то в этой конкретной нише. Например, Pandas используются для анализа данных, Scikit-learn для машинного обучения, PyPDF2 для работы с PDF, SciPy для числовых процедур и Numpy для математических операций и научных вычислений.

Системы управления реляционными базами данных, используемые во многих корпоративных приложениях, требуют предварительных знаний SQL. Он обеспечивает структурированный маршрут для получения желаемой информации. И наоборот, Python предлагает большую удобочитаемость и переносимость, помогая разрабатывать практически все с помощью правильных инструментов и библиотек.

Узнайте больше: 5 лучших модулей Python, которые вы должны знать

Какой язык следует выучить первым?

Давайте сначала резюмируем, что каждый из языков приносит на стол. SQL — это стандартный язык запросов для извлечения данных, а Python — широко известный язык сценариев для создания настольных и веб-приложений. Итак, с какого из этих двух языков лучше всего начать?

Как правило, SQL считается первым шагом в обучении, поскольку это важный инструмент для получения соответствующей информации из реляционных баз данных. Кроме того, его легко понять, поскольку он читается как английский. Таким образом, разумное понимание этого языка настраивает вас на Python. Как только вы сможете написать запрос для соединения двух таблиц, примените ту же логику, чтобы переписать код на Python с помощью библиотеки Pandas.

Имея прочную основу из двух языков, вы будете готовы выполнять различные функции, такие как внутренняя разработка, анализ данных, научные вычисления, искусственный интеллект и так далее.

Подведение итогов

Взвешивая приведенные выше аргументы, мы видим, что SQL применим в реляционных базах данных лишь за некоторыми исключениями. Но это все еще может быть мощным инструментом для начинающих. За прошедшие годы в SQL было включено много новых возможностей для улучшения его объектно-ориентированной функциональности.

Python — универсальный и динамичный язык программирования, имеющий множество приложений. Широкий охват можно объяснить его обширной коллекцией библиотек Python для науки о данных, каждая из которых служит определенной цели.

Овладев этими двумя языками, вы станете на один шаг ближе к получению прибыльной работы. Некоторые из профилей работы включают инженера-программиста, инженера DevOps, специалиста по данным и многие роли, связанные с машинным обучением и искусственным интеллектом. Такие компании, как IBM, NASA, Walt Disney, Google и Yahoo! Карты регулярно нанимают профессионалов, обладающих превосходными навыками Python.

На этом мы рассмотрели различные аспекты SQL и Python . Когда вы начнете свое обучение, у вас будет гораздо более точный подход. Сообщество программистов всегда гудит новыми и захватывающими вещами, и наличие концептуальной базы позволяет вам легко адаптироваться и блистать!

Если вам интересно узнать о Python, все о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические практические семинары, наставничество с отраслевых экспертов, один на один с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.