SQL 與 Python：SQL 和 Python 的區別

當我們談論世界領先的編程語言時，它們是一些需要學習的編程語言，哪些是未來的需求。 SQL 和 Python 名列榜首。 作為初學者，自己理解利弊可能會令人生畏。 因此，在本文中，我們討論了SQL 與 Python的爭論，以更好地指導您。

大約二十年前，軟件工程師在編程語言方面的選擇有限。 結構化查詢語言或 SQL 是用於快速數據洞察、獲取記錄和得出結論的最受歡迎的語言。 然後，數據主要存在於關係數據庫中，在編寫報告和應用程序時，SQL 被證明是一種極好的資源。

今天，數據有多種形式和形式，例如純文本、CSV 文件、Web 上的和許多其他格式。 這就是 Python 出現的地方，它擁有大量的庫和相關平台。 多年來，它已成為快速和迭代數據探索的廣泛首選編程語言。 此外，其多樣化的工具包允許開發人員進行可視化和統計分析，並進一步識別可用數據中的模式。 如果您想了解有關 python 的更多信息，請查看我們的數據科學課程。

使用 SQL 和 Python 的好處

無論是SQL 還是 Python ，每種語言都有自己的優勢。 SQL 旨在查詢和提取數據。 它的主要優勢之一包括合併來自數據庫中多個表的數據。 但是，您不能將 SQL 專門用於執行更高級別的數據操作和轉換，如回歸測試、時間序列等。Python 的專用庫 Pandas 有助於進行此類數據分析。 因此，您可以使用 SQL 獲取數據並使用 Python 進一步操作結構化數據。

現在我們已經討論了這些語言如何相互補充，讓我們繼續討論SQL 與 Python的問題。

必讀：Python 面試題

SQL 和 Python 的區別

根本區別在於 SQL 是一種主要用於訪問和提取數據的查詢語言，而 Python 是一種通用編程語言，可以對數據進行實驗。 那麼，您應該更喜歡學習哪種語言呢？ 讓我們考慮一個例子來比較它們的應用。

假設您有一個名為“eateries”的數據庫表，其中包含幾家餐館的信息。 該表可能有數百萬個條目，每個條目代表不同的餐廳。 每一行都將包括名稱、城市、地址、價格、評級、聯繫信息等詳細信息。現在，讓我們看看如何使用SQL 與 Python查詢這個數據集。

在 SQL 中，您可以使用語句SELECT* FROMeateries 檢索所有餐館。 同樣，要檢索前五家餐廳，您可以使用SELECT* FROMeateries LIMIT 5 。 您還可以使用 SQL 語句SELECT Name FROM eateries WHERE City = 'Mumbai'獲取位於孟買的所有餐廳的名稱。

另一方面，您可以通過執行以下語句在 Python 中使用 Pandas 檢索相同的信息：

所有餐廳：餐館

前五家餐廳： eateries.head(5)

孟買的餐館： eateries[eateries.City = = 'Mumbai'].Name

在上面的示例中，您會觀察到兩種語言非常相似。 但是隨著我們實現更複雜的查詢，情況開始發生變化。

添加複雜層

在進行一些初步數據查詢後，您可能希望對結果進行排序。 假設您有一個數據集表eateries_by_city，其中包含每個城市的餐廳數量，其中孟買有 510 家餐廳，德里有 420 家餐廳，依此類推。 在這裡，這些數字在 Eatery_Count 標題下給出。 現在，使用這個新數據集，我們想要選擇數量最多的前 10 個城市。

SQL：

從eatery_by_city 中選擇城市 ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10

使用熊貓的 Python：

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

如果您需要確定接下來的十家餐廳，這些陳述的結構將如何變化？ 您可以在 python pandas 教程中了解更多信息，這將清楚地了解這個概念。

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)

隨著查詢變得越來越複雜，您會注意到 SQL 語法與 Python 語法相比變得更難閱讀，Python 語法相對保持不變。

SQL 的歷史、用法和類型

SQL 是 Donald D. Chamberlin 和 Raymond F. Boyce 的心血結晶，他們於 1974 年在 IBM 開發了數據庫管理系統。在 1970 年代初期，EF Codd 博士（通常被稱為數據庫管理系統之父）發表了他的想法一篇關於關係數據庫的論文，這導致 IBM 創建了一個原型開發小組。 Codd 提出了一種稱為 DSL/Alpha 的語言，它經過多個階段的簡化和細化，最終被重命名為 SQL。

時至今日，幾乎每個網站都使用 SQL 數據庫進行後端開發。 SQL 是表達您對數據庫的需求的標準語言。 我們在下面編譯了不同類型的 SQL 數據庫。

• MySQL：這個數據庫包含以某種方式鏈接在一起的表。 發音為“我的續集”，它是所有 WordPress 安裝的默認設置。
• PostgreSQL：通常稱為 Postgres，這種類型的數據庫適合更高級的開發人員使用。 您可以將其視為 MySQL 的持久版本。
• SQLite：作為一個可移植且緊湊的 SQL 數據庫，它最適合測試簡單的應用程序。

閱讀更多：今天開始學習 SQL 的 7 大理由

Python 的歷史、用法和類型

Python 起源於 1980 年代，當時首次引入了一種教授編程的語言 ABC 。 在 1980 年代後期，來自荷蘭的 Guido Van Rossum 開始了他的工作，以衍生一種具有更好代碼可讀性的語言。 因此，Python 誕生於 1991 年，並以他當時正在觀看的著名英國電視劇《巨蟒飛行馬戲團》命名。

今天，世界上的高科技公司都在使用 Python 進行數據科學和探索。 一些例子包括谷歌、Dropbox 和 YouTube 等行業領導者。 現在，來到 Python 的類型，Python 2 和 Python 3 是兩個最常見的版本。 Python 3 被認為將在 2020 年取代 Python 2，但 Python 2 仍然是許多公司軟件的既定部分。 但是，Python 2 版本可能會在不久的將來失去其安全功能和錯誤修復，因此重溫您的 Python 3 技能是有意義的。

SQL 或 Python：您應該使用哪一個？

SQL 命令比 Python 命令更簡單、更窄。 通常，它們形成 JOINS、聚合函數和子查詢函數的組合。

對於 Python，編程命令就像一組樂高積木，每一塊都有特定的用途。 這些庫由專門的位組成，可幫助您在該特定領域構建一些東西。 例如，Pandas 用於數據分析，Scikit-learn 用於機器學習，PyPDF2 用於 PDF 操作，SciPy 用於數值例程，Numpy 用於數學運算和科學計算。

許多企業應用程序中使用的關係數據庫管理系統要求具備 SQL 的先驗知識。 它提供了獲取所需信息的結構化路徑。 相反，Python 提供了更多的可讀性和可移植性，使用正確的工具和庫幫助開發幾乎任何東西。

了解更多：你應該知道的前 5 個 Python 模塊

你應該先學習哪種語言？

讓我們首先回顧一下每種語言帶來的影響。 SQL 是用於數據檢索的標準查詢語言，Python 是一種廣泛認可的用於構建桌面和 Web 應用程序的腳本語言。 那麼，這兩種語言中的哪一種是最好的起點呢？

通常，SQL 被認為是學習階梯的第一步，因為它是從關係數據庫中收集相關信息的重要工具。 此外，它很容易掌握，因為它讀起來像英語。 因此，對這種語言有一個合理的理解可以讓你為 Python 做好準備。 一旦您可以編寫查詢來連接兩個表，應用相同的邏輯使用 Pandas 庫在 Python 中重寫代碼。

打好這兩種語言的基礎，你就可以承擔後端開發、數據分析、科學計算、人工智能等各種功能。

加起來

綜合上述論點，我們可以看到 SQL 適用於關係數據庫，只有少數例外。 但它仍然可以成為初學者的強大工具。 多年來，SQL 中加入了許多新特性，以改進其面向對象的功能。

Python 是一種具有多種應用程序的通用且動態的編程語言。 廣泛的範圍可以歸因於其廣泛的數據科學python庫集合，每個庫都有不同的用途。

通過熟練掌握這兩種語言，您將離找到一份有利可圖的工作更近一步。 一些工作概況包括軟件工程師、DevOps 工程師、數據科學家以及許多機器學習和人工智能相關的角色。 IBM、NASA、沃爾特迪斯尼、谷歌和雅虎等公司！ Maps 經常聘請擁有出色 Python 技能的專業人員。

有了這個，我們已經涵蓋了SQL 與 Python的不同方面。 當你開始你的學習之旅時，你現在將有一個更精確的方法。 編碼社區總是充滿新鮮和令人興奮的事物，擁有一個概念基礎可以讓您無縫適應並發光！

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