python用什麼資料庫

❶ python數據分析庫有哪些

1.Numpy庫
是Python開源的數值計算擴展工具，提供了Python對多維數組的支持，能夠支持高級的維度數組與矩陣運算。此外，針對數組運算也提供了大量的數學函數庫，Numpy是大部分Python科學計算的基礎，具有很多功能。
2.Pandas庫
是一個基於Numpy的數據分析包，為了解決數據分析任務而創建的。Pandas中納入了大量庫和標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需要的函數和方法，使用戶能快速便捷地處理數據。
3.Matplotlib庫
是一個用在Python中繪制數組的2D圖形庫，雖然它起源於模仿MATLAB圖形命令，但它獨立於MATLAB，可以通過Pythonic和面向對象的方式使用，是Python中最出色的繪圖庫。主要用純Python語言編寫的，它大量使用Numpy和其他擴展代碼，即使對大型數組也能提供良好的性能。
4.Seaborn庫
是Python中基於Matplotlib的數據可視化工具，提供了很多高層封裝的函數，幫助數據分析人員快速繪制美觀的數據圖形，從而避免了許多額外的參數配置問題。
5.NLTK庫
被稱為使用Python進行教學和計算語言學工作的最佳工具，以及用自然語言進行游戲的神奇圖書館。NLTK是一個領先的平台，用於構建使用人類語言數據的Python程序，它為超過50個語料庫和詞彙資源提供了易於使用的介面，還提供了一套文本處理庫，用於分類、標記化、詞干化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論社區。

❷ python常用到哪些庫

第一、NumPy

NumPy是NumericalPython的簡寫，是Python數值計算的基石。它提供多種數據結構、演算法以及大部分涉及Python數值計算所需的介面。NumPy還包括其他內容：

①快速、高效的多維數組對象ndarray

②基於元素的數組計算或數組間數學操作函數

③用於讀寫硬碟中基於數組的數據集的工具

④線性代數操作、傅里葉變換以及隨機數生成

除了NumPy賦予Python的快速數組處理能力之外，NumPy的另一個主要用途是在演算法和庫之間作為數據傳遞的數據容器。對於數值數據，NumPy數組能夠比Python內建數據結構更為高效地存儲和操作數據。

第二、pandas

pandas提供了高級數據結構和函數，這些數據結構和函數的設計使得利用結構化、表格化數據的工作快速、簡單、有表現力。它出現於2010年，幫助Python成為強大、高效的數據分析環境。常用的pandas對象是DataFrame，它是用於實現表格化、面向列、使用行列標簽的數據結構;以及Series，一種一維標簽數組對象。

pandas將表格和關系型資料庫的靈活數據操作能力與Numpy的高性能數組計算的理念相結合。它提供復雜的索引函數，使得數據的重組、切塊、切片、聚合、子集選擇更為簡單。由於數據操作、預處理、清洗在數據分析中是重要的技能，pandas將是重要主題。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用於制圖及其他二維數據可視化的Python庫，它由John D.
Hunter創建，目前由一個大型開發者團隊維護。matplotlib被設計為適合出版的制圖工具。

對於Python編程者來說也有其他可視化庫，但matplotlib依然使用最為廣泛，並且與生態系統的其他庫良好整合。

第四、IPython

IPython項目開始於2001年，由FernandoPérez發起，旨在開發一個更具交互性的Python解釋器。在過去的16年中，它成為Python數據技術棧中最重要的工具之一。

盡管它本身並不提供任何計算或數據分析工具，它的設計側重於在交互計算和軟體開發兩方面將生產力最大化。它使用了一種執行-探索工作流來替代其他語言中典型的編輯-編譯-運行工作流。它還提供了針對操作系統命令行和文件系統的易用介面。由於數據分析編碼工作包含大量的探索、試驗、試錯和遍歷，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科學計算領域針對不同標准問題域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①scipy.integrate數值積分常式和微分方程求解器

②scipy.linalg線性代數常式和基於numpy.linalg的矩陣分解

③scipy.optimize函數優化器和求根演算法

④scipy.signal信號處理工具

⑤scipy.sparse稀疏矩陣與稀疏線性系統求解器

SciPy與Numpy一起為很多傳統科學計算應用提供了一個合理、完整、成熟的計算基礎。

第六、scikit-learn

scikit-learn項目誕生於2010年，目前已成為Python編程者首選的機器學習工具包。僅僅七年，scikit-learn就擁有了全世界1500位代碼貢獻者。其中包含以下子模塊：

①分類：SVM、最近鄰、隨機森林、邏輯回歸等

②回歸：Lasso、嶺回歸等

③聚類：K-means、譜聚類等

④降維：PCA、特徵選擇、矩陣分解等

⑤模型選擇：網格搜索、交叉驗證、指標矩陣

⑥預處理：特徵提取、正態化

scikit-learn與pandas、statsmodels、IPython一起使Python成為高效的數據科學編程語言。

❸ python常用的資料庫有哪些

主流的關系型資料庫：

1. Mysql：目前使用最廣泛的開源、多平台的關系型資料庫，支持事務、符合ACID、支持多數SQL規范。

2. SQL Server：支持事務、符合ACID、支持多數SQL規范，屬於商業軟體，需要注意版權和licence授權費用。

3. Oracle：支持事務，符合關系型資料庫原理，符合ACID，支持多數SQL規范，功能最強大、最復雜、市場佔比最高的商業資料庫。

4. Postgresql：開源、多平台、關系型資料庫，功能最強大的開源資料庫，需要Python環境，基於postgresql的time
scaleDB，是目前比較火的時序資料庫之一。

非關系型資料庫

Redis：開源、Linux平台、key-value鍵值型nosql資料庫，簡單穩定，非常主流的、全數據in-momory，定位於快的鍵值型nosql資料庫。

Memcaced：一個開源的、高性能的、具有分布式內存對象的緩存系統，通過它可以減輕資料庫負載，加速動態的web應用。

面向文檔資料庫以文檔的形式存儲，每個文檔是一系列數據項的集合，每個數據項有名稱與對應的值，主要產品有：

MongoDB：開源、多平台、文檔型nosql資料庫，最像關系型資料庫，定位於靈活的nosql資料庫。適用於網站後台資料庫、小文件系統、日誌分析系統。

❹ Python中主要使用哪些資料庫

Python中常用的資料庫有很多,需要根據不同的業務和應用場景來選擇合適的資料庫,才能使程序更高效.
一般常用的主要有 MySQL, Redis, MangoDB 等資料庫
學習這些資料庫，可以看黑馬程序員視頻庫的學習視頻，有代碼、有資料，有PPT，不了解還可以問老師！

❺ Python學哪個資料庫

資料庫得根據業務需要來選擇。
關系型資料庫RDB:MySQL,Oracle,DB2,PGSQL等
非關系型資料庫NoSQL:Redis,Cassandra,Mongodb等
還有最近比較新的NewSQL

❻ python庫有哪些

Python比較常見的庫有：Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等：

1、Arrow

Python中處理時間的庫有datetime，但是它過於簡單，使用起來不夠方便和智能，而Arrow可以說非常的方便和智能。它可以輕松地定位幾個小時之前的時間，可以輕松轉換時區時間，對於一個小時前，2個小時之內這樣人性化的信息也能夠准確解讀。

2、Behold

調試程序是每個程序員必備的技能，對於腳本語言，很多人習慣於使用print進行調試，然而對於大項目來說，print的功能還遠遠不足，我們希望有一個可以輕松使用，調試方便，對變數監視完整，格式已於查看的工具，而Behold就是那個非常好用的調試庫。

3、Click

現在幾乎所有的框架都有自己的命令行腳手架，Python也不例外，那麼如何快速開發出屬於自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click庫。Click庫對命令行api進行了大量封裝，你可以輕松開發出屬於自己的CLI命令集。終端的顏色，環境變數信息，通過Click都可以輕松進行獲取和改變。

4、Numba

如果你從事數學方面的分析和計算，那麼Numba一定是你必不可少的庫。Numpy通過將高速C庫包裝在Python介面中來工作，而Cython使用可選的類型將Python編譯為C以提高性能。但是Numba無疑是最方便的，因為它允許使用裝飾器選擇性地加速Python函數。

5、Matlibplot

做過數據分析，數據可視化的數學學生一定知道matlab這個軟體，這是一個收費的數學商用軟體，在Python中，Matlibplot就是為了實現這個軟體中功能開發的第三方Python庫。並且它完全是免費的，很多學校都是用它來進行數學教學和研究的。

6、Pillow

圖像處理是任何時候我們都需要關注的問題，平時我們看到很多ps中的神技，比如調整畫面顏色，飽和度，調整圖像尺寸，裁剪圖像等等，這些其實都可以通過Python簡單完成，而其中我們需要使用的庫就是Pillow。

7、pyqt5

Python是可以開發圖形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI庫，有了它，你可以輕松開發出跨平台的圖形應用程序，其中qtdesigner設計器，更是加速了我們開發圖形界面的速度。

除了上述介紹的之外，Python還有很多庫，比如：Pandas、NumPy、SciPy、Seaborn、Keras等。

❼ python常用到哪些庫

Python作為一個設計優秀的程序語言，現在已廣泛應用於各種領域，依靠其強大的第三方類庫，Python在各個領域都能發揮巨大的作用。
下面我們就來看一下python中常用到的庫：
數值計算庫：
1. NumPy
支持多維數組與矩陣運算，也針對數組運算提供大量的數學函數庫。通常與SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多種類的數值類型，其中定義的最重要的對象是稱為ndarray的n維數組類型，用於描述相同類型的元素集合，可以使用基於0的索引訪問集合中元素。
2. SciPy
在NumPy庫的基礎上增加了眾多的數學、科學及工程計算中常用的庫函數，如線性代數、常微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等，可進行插值處理、信號濾波，以及使用C語言加速計算。
3. Pandas
基於NumPy的一種工具，為解決數據分析任務而生。納入大量庫和一些標準的數據模型，提供高效地操作大型數據集所需的工具及大量的能快速便捷處理數據的函數和方法，為時間序列分析提供很好的支持，提供多種數據結構，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
數據可視化庫：
4. Matplotlib
第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常復雜。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
6. ggplot
基於R的一個作圖庫ggplot2，同時利用了源於《圖像語法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，並不適用於製作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復雜度。
7. Bokeh
跟ggplot一樣，Bokeh也基於《圖形語法》的概念。與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網路應用。
8. Plotly
可以通過Python notebook使用，與Bokeh一樣致力於交互圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
9. pygal
與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網路瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
10. geoplotlib
用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖。必須安裝Pyglet（一個面向對象編程介面）方可使用。
11. missingno
用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。
web開發庫：
12. Django
一個高級的Python Web框架，支持快速開發，提供從模板引擎到ORM所需的一切東西，使用該庫構建App時，必須遵循Django的方式。
13. Socket
一個套接字通訊底層庫，用於在伺服器和客戶端間建立TCP或UDP連接，通過連接發送請求與響應。
14. Flask
一個基於Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級框架（microframework），默認配備Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供選擇，適合用來編寫API服務（RESTful rervices）。
15. Twisted
一個使用Python實現的基於事件驅動的網路引擎框架，建立在deferred object之上，一個通過非同步架構實現的高性能的引擎，不適用於編寫常規的Web Apps，更適用於底層網路。
資料庫管理：

16. MySQL-python
又稱MySQLdb，是Python連接MySQL最流行的一個驅動，很多框架也基於此庫進行開發。只支持Python 2.x，且安裝時有許多前置條件。由於該庫基於C語言開發，在Windows平台上的安裝非常不友好，經常出現失敗的情況，現在基本不推薦使用，取代品為衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同時支持Python 3.x，是Django ORM的依賴工具，可使用原生SQL來操作資料庫，安裝方式與MySQLdb一致。
18. PyMySQL
純Python實現的驅動，速度比MySQLdb慢，最大的特點為安裝方式簡潔，同時也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一種既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python對象與資料庫關系表的一種映射關系，可有效提高寫代碼的速度，同時兼容多種資料庫系統，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代價為性能上的一些損失。
自動化運維：
20. jumpsever跳板機
一種由Python編寫的開源跳板機（堡壘機）系統，實現了跳板機的基本功能，包含認證、授權和審計，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap編寫，界面美觀，自動收集硬體信息，支持錄像回放、命令搜索、實時監控、批量上傳下載等功能，基於SSH協議進行管理，客戶端無須安裝agent。主要用於解決可視化安全管理，因完全開源，容易再次開發。
21. Mage分布式監控系統
一種用Python開發的自動化監控系統，可監控常用系統服務、應用、網路設備，可在一台主機上監控多個不同服務，不同服務的監控間隔可以不同，同一個服務在不同主機上的監控間隔、報警閾值可以不同，並提供數據可視化界面。
22. Mage的CMDB
一種用Python開發的硬體管理系統，包含採集硬體數據、API、頁面管理3部分功能，主要用於自動化管理筆記本、路由器等常見設備的日常使用。由伺服器的客戶端採集硬體數據，將硬體信息發送至API，API負責將獲取的數據保存至資料庫中，後台管理程序負責對伺服器信息進行配置和展示。
23. 任務調度系統
一種由Python開發的任務調度系統，主要用於自動化地將一個服務進程分布到其他多個機器的多個進程中，一個服務進程可作為調度者依靠網路通信完成這一工作。
24. Python運維流程系統
一種使用Python語言編寫的調度和監控工作流的平台，內部用於創建、監控和調整數據管道。允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流，包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等諸多跨多部門的用例。
GUI編程：
25. Tkinter
一個Python的標准GUI庫，可以快速地創建GUI應用程序，可以在大多數的UNIX平台下使用，同樣可以應用在Windows和Macintosh系統中，Tkinter 8.0的後續版本可以實現本地窗口風格，並良好地運行在絕大多數平台中。
26. wxPython
一款開源軟體跨平台GUI庫wxWidgets的Python封裝和Python模塊，是Python語言的一套優秀的GUI圖形庫，允許程序員很方便地創建完整的、功能健全的GUI用戶界面。
27. PyQt
一個創建GUI應用程序的工具庫，是Python編程語言和Qt的成功融合，可以運行在所有主要操作系統上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt採用雙許可證，開發人員可以選擇GPL和商業許可，從PyQt的版本4開始，GPL許可證可用於所有支持的平台。
28. PySide
一個跨平台的應用程式框架Qt的Python綁定版本，提供與PyQt類似的功能，並相容API，但與PyQt不同處為其使用LGPL授權。
更多Python知識請關注Python自學網。

❽ Python中msn是哪個資料庫

Python中msn是關系資料庫。資料庫大致分為兩大類，第一類是包括關系資料庫，第二類是非關系資料庫。關系資料庫：sqlite,mysql,mssql，msn。非關系資料庫：MongoDB,Redis。