Les bases de données relationnelles open source les plus populaires sont MariaDB, SQLite, MySQL et PostgreSQL. Chacune possède un ensemble similaire de capacités techniques de base, mais MariaDB possède des caractéristiques uniques qui la rendent plus adaptée aux applications Python.
Bases de données les plus courantes pour les applications web Python
PostgreSQL et MySQL sont deux des bases de données open source les plus couramment utilisées pour stocker les données des applications web Python. SQLite est une base de données stockée dans un seul fichier sur le disque. Intégrée à Python, elle ne permet toutefois l'accès que par une seule connexion à la fois.
SQLite est léger et portable, ce qui le rend meilleur pour les applications à petite échelle telles que l'IdO et les sites web à faible trafic. D'autre part, MySQL dispose d'une vaste base communautaire et est meilleur pour les applications évolutives.
En utilisant SQL pour extraire les données et Python pour les manipuler et les visualiser, vous pourrez réaliser des analyses complexes et en tirer des enseignements pertinents . Par exemple, vous pouvez utiliser SQL pour extraire des données de séries temporelles d'une base de données, puis exploiter les puissantes bibliothèques Python pour la modélisation prédictive.
Python peut être utilisé dans les applications de bases de données . MySQL est l'une des bases de données les plus populaires.
MySQL est la base de données open source la plus populaire au monde. Malgré ses fonctionnalités puissantes, MySQL est simple à installer et facile à utiliser . Vous trouverez ci-dessous des instructions pour installer et utiliser MySQL en quelques étapes simples. Nous expliquons également comment effectuer des opérations de base avec MySQL à l'aide du client mysql.
Python permet de se connecter à des bases de données SQL et d'exécuter des requêtes grâce à des bibliothèques telles que PyMySQL, sqlite3 et sqlalchemy. L'utilisation de Python avec SQL offre des possibilités d'analyse et de manipulation des données plus puissantes et flexibles, ainsi qu'une automatisation simplifiée des tâches liées aux bases de données.
En conclusion, Python est sans aucun doute suffisant pour la plupart des tâches en science des données, mais le choix du langage dépendra du type de projet. SQL est indispensable pour toute interaction avec des bases de données relationnelles, pour une extraction de données optimisée et efficace, et pour les opérations sur des données à grande échelle.
Les inconvénients de Python
Ses performances inférieures par rapport aux langages compilés, sa gestion des versions (Python 2 vs Python 3), et la Global Interpreter Lock (GIL) qui limite le parallélisme des threads.
N'importe quel éditeur de texte ; bien qu'il existe des éditeurs spécialisés appelés IDE comme Pycharm qui sont conçus pour aider à écrire du code. Une fois que vous avez un fichier texte contenant votre script, vous le donnez au compilateur/interpréteur Python ( python ), et il compile puis exécute votre code.
Quelle est la principale différence entre SQLite et SQL Server ? SQLite est une base de données légère et sans serveur, idéale pour une utilisation locale ou embarquée, tandis que SQL Server est un SGBDR client-serveur complet, conçu pour les environnements multi-utilisateurs à l’échelle de l’entreprise et doté de fonctionnalités avancées de sécurité, d’analyse et d’évolutivité.
SQLite fonctionne bien pour les charges de travail locales, ses performances étant liées aux vitesses d'E/S sur disque en raison de son stockage sur disque. Sa structure sans serveur limite l'utilisation excessive des ressources.
SQL : LDD, LCD, LMD, LCT
Il est composé de quatre sous ensembles : Le Langage de Définition de Données (LDD, ou en anglais DDL, Data Definition Language) pour créer et supprimer des objets dans la base de données (tables, contraintes d'intégrité, vues, etc.).
SQLite est une base de données SQL légère, basée sur des fichiers et intégrée à Python. Elle est idéale pour les applications de petite et moyenne taille ou comme base de données locale pour le développement et les tests. SQLite est très accessible, ne nécessite aucune configuration et peut constituer une option efficace pour les petits projets.
Pandas, l'Excel version Python
C'est assurément l'une des librairies Python les plus utilisées en science des données. Si vous cherchez à manipuler des données qui peuvent être organisées sous forme de lignes et de colonnes (et ça arrive très souvent), ne cherchez plus, c'est l'outil idéal.
Le module SQLite3 de Python permet de connecter Python à la base de données SQLite . Il s'agit d'une API DBI 2.0 standardisée pour Python, offrant une interface simple pour communiquer avec les bases de données SQLite. Ce module est inclus dans Python à partir de la version 2.5x.
Si vous maîtrisez les 20 % de concepts Python les plus importants et les plus utilisés, vous aurez acquis 80 % des connaissances nécessaires pour bien le maîtriser . Cela implique d'apprendre les règles de base, les structures de contrôle, les types de données et les principales bibliothèques.
La détention d'un python ou d'un boa dont la taille adulte est égale ou supérieure à 3 mètre, est soumise à autorisation préalable et certificat de capacité d'entretien.
Les inconvénients de l'utilisation de Python sont les suivants : absence de modèles de conception standardisés , absence de système de gestion de bases de données intégré, inadéquation aux applications de grande envergure, fonctionnalités de sécurité insuffisantes et performances limitées en informatique mobile.
Comme indiqué dans ce guide, SQL et Python sont des langages de programmation populaires utilisés par les professionnels des données. Leur utilisation conjointe peut offrir davantage d'avantages, mais il n'est pas nécessaire de les maîtriser tous deux pour réussir dans une carrière en science des données .
En 2025, c'est tout aussi pertinent qu'auparavant .
Alors que les données continuent de guider la prise de décision dans tous les secteurs, l'apprentissage du SQL est extrêmement précieux.
Pour vous connecter à une base de données MySQL, vous devez installer le connecteur MySQL qui est un paquet nommé mysql-connector-python et qui est disponible sur PyPI.
Bases de données les plus courantes pour les applications web Python
PostgreSQL et MySQL sont deux des bases de données open source les plus couramment utilisées pour stocker les données des applications web Python. SQLite est une base de données stockée dans un seul fichier sur le disque. Intégrée à Python, elle ne permet toutefois l'accès que par une seule connexion à la fois.
Ouvrez votre terminal ou invite de commande. Naviguez jusqu'au répertoire où se trouve votre fichier. Utilisez cd chemin/vers/le/dossier . Exécutez le script en tapant python bonjour.py et appuyez sur Entrée.
Python: Types de base