SQL 与 Python：SQL 和 Python 的区别

当我们谈论世界领先的编程语言时，它们是一些需要学习的编程语言，哪些是未来的需求。 SQL 和 Python 名列榜首。 作为初学者，自己理解利弊可能会令人生畏。 因此，在本文中，我们讨论了SQL 与 Python的争论，以更好地指导您。

大约二十年前，软件工程师在编程语言方面的选择有限。 结构化查询语言或 SQL 是用于快速数据洞察、获取记录和得出结论的最受欢迎的语言。 然后，数据主要存在于关系数据库中，在编写报告和应用程序时，SQL 被证明是一种极好的资源。

今天，数据有多种形式和形式，例如纯文本、CSV 文件、Web 上的和许多其他格式。 这就是 Python 出现的地方，它拥有大量的库和相关平台。 多年来，它已成为快速和迭代数据探索的广泛首选编程语言。 此外，其多样化的工具包允许开发人员进行可视化和统计分析，并进一步识别可用数据中的模式。 如果您想了解有关 python 的更多信息，请查看我们的数据科学课程。

使用 SQL 和 Python 的好处

无论是SQL 还是 Python ，每种语言都有自己的优势。 SQL 旨在查询和提取数据。 它的主要优势之一包括合并来自数据库中多个表的数据。 但是，您不能将 SQL 专门用于执行更高级别的数据操作和转换，如回归测试、时间序列等。Python 的专用库 Pandas 有助于进行此类数据分析。 因此，您可以使用 SQL 获取数据并使用 Python 进一步操作结构化数据。

现在我们已经讨论了这些语言如何相互补充，让我们继续讨论SQL 与 Python的问题。

必读：Python 面试题

SQL 和 Python 的区别

根本区别在于 SQL 是一种主要用于访问和提取数据的查询语言，而 Python 是一种通用编程语言，可以对数据进行实验。 那么，您应该更喜欢学习哪种语言呢？ 让我们考虑一个例子来比较它们的应用。

假设您有一个名为“eateries”的数据库表，其中包含几家餐馆的信息。 该表可能有数百万个条目，每个条目代表不同的餐厅。 每一行都将包括名称、城市、地址、价格、评级、联系信息等详细信息。现在，让我们看看如何使用SQL 与 Python查询这个数据集。

在 SQL 中，您可以使用语句SELECT* FROMeateries 检索所有餐馆。 同样，要检索前五家餐厅，您可以使用SELECT* FROMeateries LIMIT 5 。 您还可以使用 SQL 语句SELECT Name FROM eateries WHERE City = 'Mumbai'获取位于孟买的所有餐厅的名称。

另一方面，您可以通过执行以下语句在 Python 中使用 Pandas 检索相同的信息：

所有餐厅：餐馆

前五家餐厅： eateries.head(5)

孟买的餐馆： eateries[eateries.City = = 'Mumbai'].Name

在上面的示例中，您会观察到两种语言非常相似。 但是随着我们实现更复杂的查询，情况开始发生变化。

添加复杂层

在进行一些初步数据查询后，您可能希望对结果进行排序。 假设您有一个数据集表eateries_by_city，其中包含每个城市的餐厅数量，其中孟买有 510 家餐厅，德里有 420 家餐厅，依此类推。 在这里，这些数字在 Eatery_Count 标题下给出。 现在，使用这个新数据集，我们想要选择数量最多的前 10 个城市。

SQL：

从eatery_by_city 中选择城市 ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10

使用熊猫的 Python：

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

如果您需要确定接下来的十家餐厅，这些陈述的结构将如何变化？ 您可以在 python pandas 教程中了解更多信息，这将清楚地了解这个概念。

SQL：

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

Python：

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

随着查询变得越来越复杂，您会注意到 SQL 语法与 Python 语法相比变得更难阅读，Python 语法相对保持不变。

SQL 的历史、用法和类型

SQL 是 Donald D. Chamberlin 和 Raymond F. Boyce 的心血结晶，他们于 1974 年在 IBM 开发了数据库管理系统。在 1970 年代初期，EF Codd 博士（通常被称为数据库管理系统之父）发表了他的想法一篇关于关系数据库的论文，这导致 IBM 创建了一个原型开发小组。 Codd 提出了一种称为 DSL/Alpha 的语言，它经过多个阶段的简化和细化，最终被重命名为 SQL。

时至今日，几乎每个网站都使用 SQL 数据库进行后端开发。 SQL 是表达您对数据库的需求的标准语言。 我们在下面编译了不同类型的 SQL 数据库。

• MySQL：这个数据库包含以某种方式链接在一起的表。 发音为“我的续集”，它是所有 WordPress 安装的默认设置。
• PostgreSQL：通常称为 Postgres，这种类型的数据库适合更高级的开发人员使用。 您可以将其视为 MySQL 的持久版本。
• SQLite：作为一个可移植且紧凑的 SQL 数据库，它最适合测试简单的应用程序。

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Python 的历史、用法和类型

Python 起源于 1980 年代，当时首次引入了一种教授编程的语言 ABC 。 在 1980 年代后期，来自荷兰的 Guido Van Rossum 开始了他的工作，以衍生一种具有更好代码可读性的语言。 因此，Python 诞生于 1991 年，并以他当时正在观看的著名英国电视剧《巨蟒飞行马戏团》命名。

今天，世界上的高科技公司都在使用 Python 进行数据科学和探索。 一些例子包括谷歌、Dropbox 和 YouTube 等行业领导者。 现在，来到 Python 的类型，Python 2 和 Python 3 是两个最常见的版本。 Python 3 被认为将在 2020 年取代 Python 2，但 Python 2 仍然是许多公司软件的既定部分。 但是，Python 2 版本可能会在不久的将来失去其安全功能和错误修复，因此重温您的 Python 3 技能是有意义的。

SQL 或 Python：您应该使用哪一个？

SQL 命令比 Python 命令更简单、更窄。 通常，它们形成 JOINS、聚合函数和子查询函数的组合。

对于 Python，编程命令就像一组乐高积木，每一块都有特定的用途。 这些库由专门的位组成，可帮助您在该特定领域构建一些东西。 例如，Pandas 用于数据分析，Scikit-learn 用于机器学习，PyPDF2 用于 PDF 操作，SciPy 用于数值例程，Numpy 用于数学运算和科学计算。

许多企业应用程序中使用的关系数据库管理系统要求具备 SQL 的先验知识。 它提供了获取所需信息的结构化路径。 相反，Python 提供了更多的可读性和可移植性，使用正确的工具和库帮助开发几乎任何东西。

了解更多：你应该知道的前 5 个 Python 模块

你应该先学习哪种语言？

让我们首先回顾一下每种语言带来的影响。 SQL 是用于数据检索的标准查询语言，Python 是一种广泛认可的用于构建桌面和 Web 应用程序的脚本语言。 那么，这两种语言中的哪一种是最好的起点呢？

通常，SQL 被认为是学习阶梯的第一步，因为它是从关系数据库中收集相关信息的重要工具。 此外，它很容易掌握，因为它读起来像英语。 因此，对这种语言有一个合理的理解可以让你为 Python 做好准备。 一旦您可以编写查询来连接两个表，应用相同的逻辑使用 Pandas 库在 Python 中重写代码。

打好这两种语言的基础，你就可以承担后端开发、数据分析、科学计算、人工智能等各种功能。

加起来

综合上述论点，我们可以看到 SQL 适用于关系数据库，只有少数例外。 但它仍然可以成为初学者的强大工具。 多年来，SQL 中加入了许多新特性，以改进其面向对象的功能。

Python 是一种具有多种应用程序的通用且动态的编程语言。 广泛的范围可以归因于其广泛的数据科学python库集合，每个库都有不同的用途。

通过熟练掌握这两种语言，您将离找到一份有利可图的工作更近一步。 一些工作概况包括软件工程师、DevOps 工程师、数据科学家以及许多机器学习和人工智能相关的角色。 IBM、NASA、沃尔特迪斯尼、谷歌和雅虎等公司！ Maps 经常聘请拥有出色 Python 技能的专业人员。

有了这个，我们已经涵盖了SQL 与 Python的不同方面。 当你开始你的学习之旅时，你现在将有一个更精确的方法。 编码社区总是充满新鲜和令人兴奋的事物，拥有一个概念基础可以让您无缝适应并发光！

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