Вопрос Зачем нужен sql если у питона возможности те же и даже больше
- Автор темы vitorli
- Дата начала
SQL и Python - это два разных инструмента с разными возможностями. SQL предназначен для работы с базами данных, в то время как Python - это универсальный язык программирования.
Возможности SQL
Работа с базами данных. SQL позволяет создавать, изменять и удалять базы данных, а также добавлять, изменять и удалять данные в них.
Запросы к базам данных. SQL позволяет выполнять запросы к базам данных, чтобы извлекать данные из них.
Создание отчетов. SQL позволяет создавать отчеты на основе данных из баз данных.
Возможности Python
Работа с базами данных. Python может работать с базами данных через специальные библиотеки, такие как SQLAlchemy и Django.
Анализ данных. Python имеет множество библиотек для анализа данных, такие как NumPy, Pandas и SciPy.
Машинное обучение. Python имеет множество библиотек для машинного обучения, таких как TensorFlow, PyTorch и scikit-learn.
Веб-разработка. Python может использоваться для создания веб-сайтов и веб-приложений.
Разработка программного обеспечения. Python может использоваться для разработки программного обеспечения для различных платформ.
Зачем нужен SQL, если у Python возможности те же и даже больше?
Несмотря на то, что Python может работать с базами данных, SQL все еще остается более эффективным инструментом для этой задачи. SQL специально разработан для работы с базами данных, и он имеет ряд преимуществ перед Python.
Более высокая производительность. SQL оптимизирован для работы с большими объемами данных, и он может выполнять запросы к базам данных намного быстрее, чем Python.
Более простой синтаксис. SQL имеет более простой и понятный синтаксис, чем Python. Это делает его более удобным для работы с базами данных.
Более широкая поддержка. SQL поддерживается всеми основными базами данных, в то время как Python поддерживается только некоторыми базами данных.
Когда использовать SQL, а когда Python?
SQL следует использовать для следующих задач:
Создание, изменение и удаление баз данных.
Добавление, изменение и удаление данных в базах данных.
Выполнение запросов к базам данных.
Создание отчетов на основе данных из баз данных.
Python следует использовать для следующих задач:
Анализ данных.
Машинное обучение.
Веб-разработка.
Разработка программного обеспечения.
Если вы работаете с базами данных, то вам следует использовать SQL. Если вы работаете с данными, но не с базами данных, то вы можете использовать Python.
Возможности SQL
Работа с базами данных. SQL позволяет создавать, изменять и удалять базы данных, а также добавлять, изменять и удалять данные в них.
Запросы к базам данных. SQL позволяет выполнять запросы к базам данных, чтобы извлекать данные из них.
Создание отчетов. SQL позволяет создавать отчеты на основе данных из баз данных.
Возможности Python
Работа с базами данных. Python может работать с базами данных через специальные библиотеки, такие как SQLAlchemy и Django.
Анализ данных. Python имеет множество библиотек для анализа данных, такие как NumPy, Pandas и SciPy.
Машинное обучение. Python имеет множество библиотек для машинного обучения, таких как TensorFlow, PyTorch и scikit-learn.
Веб-разработка. Python может использоваться для создания веб-сайтов и веб-приложений.
Разработка программного обеспечения. Python может использоваться для разработки программного обеспечения для различных платформ.
Зачем нужен SQL, если у Python возможности те же и даже больше?
Несмотря на то, что Python может работать с базами данных, SQL все еще остается более эффективным инструментом для этой задачи. SQL специально разработан для работы с базами данных, и он имеет ряд преимуществ перед Python.
Более высокая производительность. SQL оптимизирован для работы с большими объемами данных, и он может выполнять запросы к базам данных намного быстрее, чем Python.
Более простой синтаксис. SQL имеет более простой и понятный синтаксис, чем Python. Это делает его более удобным для работы с базами данных.
Более широкая поддержка. SQL поддерживается всеми основными базами данных, в то время как Python поддерживается только некоторыми базами данных.
Когда использовать SQL, а когда Python?
SQL следует использовать для следующих задач:
Создание, изменение и удаление баз данных.
Добавление, изменение и удаление данных в базах данных.
Выполнение запросов к базам данных.
Создание отчетов на основе данных из баз данных.
Python следует использовать для следующих задач:
Анализ данных.
Машинное обучение.
Веб-разработка.
Разработка программного обеспечения.
Если вы работаете с базами данных, то вам следует использовать SQL. Если вы работаете с данными, но не с базами данных, то вы можете использовать Python.
Затем, что SQL - язык, который понимает база данных. СУБД знать не знает, что такое "Python": она получает запрос на языке SQL и возвращает результат его выполнения.
P.S. Тут на "Ответах" как-то попался неуч, в качестве доказательства преимуществ Python приведший смешной код: вместо того, чтобы сразу подсчитать среднее по столбцу таблицы БД простейшим SQL-запросом, он загружал всю таблицу целиком (миллион строк) в Pandas и уже средствами Pandas считал среднее. И ведь не сам он до этого додумался, а эту лапшу ему на уши "курсы" повесили.
P.S. Тут на "Ответах" как-то попался неуч, в качестве доказательства преимуществ Python приведший смешной код: вместо того, чтобы сразу подсчитать среднее по столбцу таблицы БД простейшим SQL-запросом, он загружал всю таблицу целиком (миллион строк) в Pandas и уже средствами Pandas считал среднее. И ведь не сам он до этого додумался, а эту лапшу ему на уши "курсы" повесили.
Любая библиотека использует sql для запросов к субд.
В примере: sqlalchemy
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
query = """
SELECT column1, column2, column3
FROM table_name
WHERE column1 = 'value'
AND column2 > 100
ORDER BY column3 DESC
"""
df = pd.read_sql_query(query, engine)
print(df)
Есть и более высокоуровневые средства ORM. Но и они переводят значения объектов в прямой SQL. Ни в одном случае речь не идёт о перемещении таблиц целиком в DataFrame, ибо это тупое применение.
В примере: sqlalchemy
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
query = """
SELECT column1, column2, column3
FROM table_name
WHERE column1 = 'value'
AND column2 > 100
ORDER BY column3 DESC
"""
df = pd.read_sql_query(query, engine)
print(df)
Есть и более высокоуровневые средства ORM. Но и они переводят значения объектов в прямой SQL. Ни в одном случае речь не идёт о перемещении таблиц целиком в DataFrame, ибо это тупое применение.