Пересказ статьи Python Code Nemesis. Understanding returning in SQLAlchemy with Python
Предложение RETURNING, имеющееся во многих диалектах SQL, например, PostgreSQL, MariaDB и SQL Server, позволяет возвращать значения из строк, к которым применялся оператор UPDATE или DELETE, при выполнении самого оператора. Это может быть особенно полезно, когда вам необходимо:
- Получить значения после их обновления и использовать их затем в коде.
- Получить информацию об удаленных строках для журнализации и аудита.
Давайте начнем.
Continue reading "Понимание RETURNING в SQLAlchemy с Python"
Пересказ статьи Syed Hamed Raza. Mastering Python String Functions
Python, универсальный и мощный язык программирования, обладает богатым набором функций для манипуляции строками. Строки являются фундаментальным типом данных, представляющих собой последовательность символов. Понимание и владение строковыми функциями Python является ключом для эффективной обработки текста, манипуляции данными и общих навыков программирования. В этом руководстве мы рассмотрим различные строковые функции и их применение.
1. Базовые операции со строками
1.1 Конкатенация
Одной из наиболее востребованных операций со строками является конкатенация. Python позволяет соединять две и более строк с помощью оператора +.
str1 = "Hello"
str2 = "World"
result = str1 + " " + str2
print(result)
Hello World
Continue reading "Освоение строковых функций Python"
Пересказ статьи Exploring Performance: Raw SQL Queries vs. ORM in Python
В приложениях, управляемых данными, очень важна оптимизация производительности. Когда приходится взаимодействовать с данными, разработчики часто оказываются на распутье: следует ли им непосредственно использовать запросы SQL или выбрать фреймворк объектно-реляционного отображения (ORM)? Эта статья углубляется в эту дискуссию, выделяя преимущества и недостатки обоих подходов, сопровождая их реальными примерами кода Python для более глубокого понимания.
Понимание ландшафта
Прямые запросы SQL встраиваются непосредственно в ваш код для взаимодействия с данными. Они предоставляют разработчикам детальное управление структурой и выполнением запроса, что делает их привлекательными для сложных запросов. С другой стороны, фреймворки ORM типа SQLAlchemy абстрагируют взаимодействие с базой данных в объекты Python, снижая необходимость писать непосредственно на SQL, улучшая при этом читабельность кода.
Continue reading "Исследование производительности: прямые SQL-запросы или ORM в Python"
Пересказ статьи Pawan Kumar Ganjhu. Polars In Python
Polars в Python - это быстрая библиотека фреймов данных, которая подобна Pandas, но разработана с целью обеспечения лучшей производительности для больших наборов данных. Она построен на основе Apache Arrow и Rust, что делает ее эффективной для аналитической рабочей нагрузки. Polars особенно полезна для обработки больших наборов данных и эффективного выполнения операций типа фильтрации, агрегации и преобразований.
Вот краткий обзор использования Polars в Python:
Continue reading "Polars в Python"
Пересказ статьи Fareed Khan. Python Programming in Microsoft Excel
В новаторском сотрудничестве Anaconda и Microsoft представили инновацию, меняющую правила игры: Python в Excel. Эта революционная интеграция изменила как для пользователей Excel, так и для практикующих Python, подход к анализу данных и привнесла новый уровень доступа к современной аналитике. Это партнерство сочетает мощь Python со знакомым интерфейсом Excel, трансформируя аналитику данных в более интегрированный, мощный и доступный способ получения результатов. В этом блоге мы узнаем, что дает Python в Excel, его преимущества и то, как вы можете начать путешествие по анализу данных.
Continue reading "Программирование на Python в Microsoft Excel"
Пересказ статьи Rinu Gour. Python Tuples vs Lists - Which Is More Efficient?
Python предлагает многообразные структуры хранения и манипуляции данными. Двумя наиболее часто используемыми структурами данных в Python являются списки и кортежи.
Здесь мы обсудим различия между списками и кортежами, их характеристики, варианты использования, методы и операции.
Continue reading "Кортежи или списки в Python - что эффективней?"
Пересказ статьи Rajan Sahu. Constructing SQL Queries With Python
Способность быстро и легко писать запросы SQL является решающей при взаимодействии с базами данных в Python-разработках. Создание сложных и понятных запросов SQL выполняется проще с помощью Pypika, надежного и удобного для пользователя пакета Python. В этой статье блога мы рассмотрим основные возможности Pypika, проверим несколько типичных случаев использования и оценим его функции на конкретных примерах.
Continue reading "Конструирование запросов SQL с помощью Python"
Пересказ статьи Rasiksuhail. Python and SQL. Up Your Database Game!
Python & SQL - экстраординарная пара
Сочетание Python и SQL является исключительно мощным и широко используемым в области управления данными, анализа и разработки приложений.
Читабельность Python и обширная экосистема в сочетании со стандартом SQL для реляционных баз данных создает мощную синергию. Ценность этой пары особенно проявляется в науке о данных, машинном обучении и веб-разработке, где богатые библиотеки Python бесшовно интегрируются с SQL для эффективной манипуляции данными и анализа. Более того, простота Python дает преимущество для создания сценариев, автоматизации и текущего обслуживания баз данных SQL.
Continue reading "Python и SQL. Улучшите свою игру с базой данных!"
Пересказ статьи Askin TAMANLI. Fastest Methods to Bulk Insert a Pandas Dataframe into PostgreSQL
Имеется множество методов загрузки данных (фрейма данных pandas) в базы данных. Мы собираемся сравнить различные методы загрузки. В качестве базы данных будет использоваться PostgreSQL (версия 16.1, установленная локально).
Continue reading "Самые быстрые методы массовой вставки фрейма данных Pandas в PostgreSQL"
Пересказ статьи Benjamin Bennett Alexander. Data Analysis With Python 5 pandas Column Operations for Data Analysts
Аналитики данных для эффективного анализа и манипуляции данными во многом полагаются на библиотеку Python pandas. Pandas предоставляет богатый функционал для обработки наборов данных, одной из сильных сторон которого является возможность эффективно выполнять операции со столбцами. В этой статье мы изучим пять важных операций со столбцами в pandas, которыми должен владеть каждый аналитик данных. Этими операциями являются переименование столбцов, изменение порядка столбцов, создание мультииндекса столбцов, добавление нескольких столбцов и удаление нескольких столбцов.
Continue reading "Анализ данных с Python: 5 операций со столбцами в pandas для аналитика данных"
Пересказ статьи Pawan Kumar Ganjhu. Exploring Pandas in Python Filter and Pivot Operations with Sample Data
Pandas является мощной библиотекой манипуляции данными в Python, а функции Filter и Pivot - полезными инструментами для работы с объектами DataFrame. Давайте рассмотрим каждый из них, используя образец данных.
Continue reading "Изучение Pandas в Python: операции Filter и Pivot на примерах"
Пересказ статьи Zaid Ullah. Mastering Data Manipulation with Pandas: 15 Essential Functions You Need to Know
Введение
Pandas является мощной библиотекой манипуляции данными в Python, которая предоставляет огромное число функций и инструментов для эффективного анализа и преобразования данных. Являетесь ли вы специалистом по данным, аналитиком или новичком, желающим освоить манипулирование данными, понимание этих важных функций Pandas значительно повысит ваши навыки. В этой статье мы углубимся в изучение каждой функции, исследуя ее назначение и практическое применение на примерах кода.
Continue reading "15 основных функций манипулирования данными с помощью Pandas, которые вам нужно освоить"
Пересказ статьи Sandyjtech. Creating a database using Python and SQLAlchemy
SQLAlchemy является потрясающей библиотекой объектно-реляционного сопоставления (ORM), которая позволяет нам взаимодействовать с базами данных, используя Python. Я объясню шаг за шагом как создать базу данных, используя Python и SQLAlchemy.
Continue reading "Создание базы данных, используя Python и SQLAlchemy"
Пересказ статьи Daniel Calbimonte. SQL Server and Python Tutorial
Введение
В этой статье мы рассмотрим подключение к SQL Server в Python с помощью библиотеки pyodbc. Если вы являетесь администратором базы данных SQL, то мы настоятельно рекомендуем
выполнение скриптов Python в SSMS.
Однако некоторые Python-разработчики предпочитают работать непосредственно с Python, а не в SSMS с включением скриптов. Мы рассмотрим следующие темы:
Continue reading "Учебник по SQL Server и Python"
