python操作nosql的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、怎麼用python編寫以下要求的程序？
• 2、python常用的數據庫有哪些？
• 3、如何選擇NoSQL數據庫
• 4、Python該怎麼入門?
• 5、Python學哪個數據庫
• 6、python需要學習什麼內容?

怎麼用python編寫以下要求的程序？

感覺你這個沒有現成的，到時有個模版推薦，

第5章　Python網絡爬蟲

5.1　爬蟲基礎

5.1.1　初識爬蟲

5.1.2　網絡爬蟲的算法

5.2　爬蟲入門實戰

5.2.1　調用API

5.2.2　爬蟲實戰

5.3　爬蟲進階—高效率爬蟲

5.3.1　多進程

5.3.2　多線程

5.3.3　協程

5.3.4　小結

第6章　Python數據存儲

6.1　關係型數據庫MySQL

6.1.1　初識MySQL

6.1.2　Python操作MySQL

6.2　NoSQL之MongoDB

6.2.1　初識NoSQL

6.2.2　Python操作MongoDB

6.3　本章小結

6.3.1　數據庫基本理論

6.3.2　數據庫結合

6.3.3　結束語

第7章　Python數據分析

7.1　數據獲取

7.1.1　從鍵盤獲取數據

7.1.2　文件的讀取與寫入

7.1.3　Pandas讀寫操作

7.2　數據分析案例

7.2.1　普查數據統計分析案例

7.2.2　小結

來源：《Python 3破冰人工智能 從入門到實戰》

python常用的數據庫有哪些？

1、數據收集：（1）Scrapy:協助使用者自動提取網頁所需信息，並將其整理為表格或JSON格式的數據結構；（2）Selenium:使用者在感興趣的網站上已經進行了交互行為之後，Seleniumn一般能派上用場；（3）BeautifulSoup：用來收集網站內容的Python庫，更適合應用於規模相對較小的問題或一次性任務。

2、數據清理和轉化：（4）Pandas:必須學習的，使用者可以運用Pandas操控處於Pandas數據框架內的數據，而且其內置巨量的函數，幫助使用者進行數據轉換；（5）Numpy:必須學習的，Numpy將Python的對象列表拓展成了全面的多維度序列，而且其內置海量的數學函數；（6）Spacy:幫助使用者將自由文本轉化為結構型數據，支持多種語言版本。

3、數據可視化：（7）Matplotlib:最全面的Python數據可視化庫；（8）Plotly:只需要寫最少的代碼就能得出最多彩繽紛的圖像。

4、數據模塊化：（9）Scikit Learn:高級分析師，開啟機器學習之旅，有六大主要模塊:數據預處理，維度縮減，數據回歸，數據分類，數據聚類分析，模型選擇；（10）Tensorflow：由谷歌推出的來源機器學習庫，是一個基於網頁自動生成的儀錶盤，它將數據學習流和結果進行了可視化處理，這一功能對於排錯和展示都十分有用；（11）PyTorch:由Facebook發布的一個開源庫，用作Python的公共機器學習框架。

5、音頻和圖像識別：（12）OpenCV：是最常用的圖像和視頻識別庫，能讓Python在圖像和視頻識別領域完全替代Matlab，不僅支持Python，還支持JAVA和Matlab；（13）Librosa：是一個非常強大的音頻和聲音處理Python庫，可以從音頻段中提取各個部分，例如節奏以及節拍。

6、網頁：（14）Django：開發網頁服務後端，設計理念是能用幾行代碼就建立一個網站的高級框架；（15）Flask：是一個用於Python的輕量級網頁開發框架。

如何選擇NoSQL數據庫

NoSQL，指的是非關係型的數據庫。隨着互聯網web2.0網站的興起，傳統的關係數據庫在應付web2.0網站，特別是超大規模和高並發的

SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關係型的數據庫則由於其本身的特點得到了非常迅速的發展。

NoSQL(NoSQL

= Not Only SQL

)，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數據庫革命性運動，早期就有人提出，發展至2009年趨勢越發高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關係型的數

據存儲，相對於鋪天蓋地的關係型數據庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

從這一新興技術中選擇一款正確的NoSQL數據庫是非常具有挑戰性的。比一下網建議在選擇時考慮以下因素：

並發控制

並

發控制指的是當多個用戶同時更新運行時，用於保護數據庫完整性的各種技術。並發機制不正確可能導致臟讀、幻讀和不可重複讀等此類問題。並發控制的目的是保

證一個用戶的工作不會對另一個用戶的工作產生不合理的影響。在某些情況下，這些措施保證了當用戶和其他用戶一起操作時，所得的結果和她單獨操作時的結果是

一樣的。在另一些情況下，這表示用戶的工作按預定的方式受其他用戶的影響。

封鎖

就是事務T在對某個數據對象（例如表、記錄等）操作之前，先向系統發出請求，對其加鎖。加鎖後事務T就對該數據對象有了一定的控制，在事務T釋放它的鎖之前，其它的事務不能更新此數據對象。

封鎖是一次只允許一個用戶讀取或修改的一種機制，是實現並發控制的一個非常重要的技術。

MVCC

Multi-Version Concurrency Control多版本並發控制，維持一個數據的多個版本使讀寫操作沒有衝突。MVCC優化了數據庫並發系統，使系統在有大量並發用戶時得到最高的性能，並且可以不用關閉服務器就直接進行熱備份。

ACID

指

數據庫事務正確執行的四個基本要素的縮寫。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久

性（Durability）。一個支持事務（Transaction）的數據庫系統，必需要具有這四種特性，否則在事務過程（Transaction

processing）當中無法保證數據的正確性，交易過程極可能達不到交易方的要求。

None

一些系統不提供原子性。

鏡像

數據庫鏡像是DBMS根據DBA的要求，自動把整個數據庫或其中的關鍵數據複製到另一個磁盤上，每當主數據庫更新時，DBMS會自動把更新後的數據複製過去，即DBMS自動保證鏡像數據與主數據的一致性。

鏡像分為同步和異步。

數據存儲

指的是數據的物理特性怎樣被存儲在數據庫中。

磁盤 數據被存儲在硬盤驅動器里；

GFS或谷歌文件系統是一個由谷歌開發的專有的分布式文件系統；

Hadoop是Apache軟件框架，免費許可下支持數據密集型分布式應用程序；

RAM隨機存儲器；

插件 可以添加外部插件；

Amazon S3通過Web服務接口提供存儲；

BDB：BDB

全稱是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事務能力的表類型，由Sleepycat

Software開發。BDB表類型提供了MySQL用戶長久期盼的功能，即事務控制能力。在任何RDBMS中，事務控制能力都是一種極其重要和寶貴的功

能。事務控制能力使得我們能夠確保一組命令確實已經全部執行成功，或者確保當任何一個命令出現錯誤時所有命令的執行結果均被退回。

實現語言

實現語言會影響數據庫的發展速度。典型的NoSQL數據庫是用低級語言如C / C + +編寫的。另一方面，那些更高層次的語言如Java，使自定義更容易。

實現語言有：C, C++, Erlang, Java, Python

特性

考慮下列哪一個特點對你的數據庫是最重要的：

持久性

可用性

一致性

分區容忍性

證書類型

下面這些許可證是一個不同的開放源碼許可的形式：

GPL：通用公共許可證

BSD：伯克利軟件分發

MPL：Mozilla公共許可證

EPL：Eclipse公共許可證

IDPL：最初的開發者的公共許可證

LGPL：較寬鬆通用公共許可證

存儲類型

存儲類型是NoSQL數據庫最大的不同，是決定使用哪款數據庫的一個首要指標。

關鍵字：支持get、put和刪除操作

按列存儲：相對於傳統的按行存儲，數據集成容易多了

面向文件系統：存儲像是JSON或XML這樣的結構化文件，很容易就能從面向對象軟件中獲取數據。

Python該怎麼入門?

對於python的入門

首先會學習python基礎語法，面向對象編程與程序設計模式的理解、python數據分析基礎、python網絡編程、python並發與高效編程等等。

通過前期python學習來了解和掌握常量變量的使用，運算符的使用、流程控制的使用等，最後掌握python編程語言的基礎內容。

並會對常見數據結構和相應算法進行學習，注重表格的處理，樹結構的處理知識。

第二階段主要學習內容是web頁面開發、web頁面特效開發、數據持久化開發、linux運維開發、linux測試開發、服務器集群架構等等。

對js的掌握並在網絡前端中使用，而且需要詳細將js學習並掌握，為將來從事全棧工作打下基礎，也會學習linux操作系統的基礎知識和掌握linux操作系統常用命令，並會學習linux自動化運維技巧等。

第三階段主要學習網絡爬蟲，數據分析加人工智能：

這一個階段需要學習的內容也是比較多的，例如：爬蟲與數據、多線程爬蟲、go語言、NoSQL數據庫、Scrapy-Redis框架。

需要掌握爬蟲的工作原理和設計思想，掌握反爬蟲機制，並且通過學習NoSQL數據庫和Scrapy-Redis框架，並且可以使用分布式爬蟲框架實現大量數據的獲取。

數據分析和人工智能階段需要學習的數據分析、人工智能深度學習、量化交易模型、數據分析-特徵工程和結果可視化和人工智能機器學習等等。

需要理解隨機變量的數字特徵的概念和性質，並會利用性質計算隨機變量的數字特徵，了解可視化過程，圖形繪製。並且需要掌握Matplotlib模塊、常用的機器學習算法等等。

最後就是對於python的入門學習，我們在學習理論、學習python語法基礎的同時我們應該多動手、多聯繫。但是呢，對於我們零基礎的小夥伴呢，一般不建議自學。

你肯定要問為什麼？我就知道！原因大概有三點：

首先我們自學雖然成本低、學習時間靈活等，但是你想過沒，你要自學到就業的程度大概需要多長時間，辭職在家學習，或者買個網課，每天聽課、練，你可能需要1年左右，就這你還不一定能夠學會、換不一定能夠全面掌握企業需要的技術；然後報班學習的學員都已經學完工作半年了。

其次就是學習知識的系統性、前沿性。IT行業的學習一定要系統，不能說我們這裡一點那裡學一點，完了全是一片一片的知識點，聽起來你都有涉及但是真正做項目反而使用不起來，很耽誤時間。其次就是前沿性，學習時一定要選擇最新的課程大綱、最新的課程。IT行業的技術更新很快。

最後就是就業服務和保障，我們選擇報班學習一般都有就業服務，當然我們在學習完也會進行模擬面試和簡歷指導的等工作。其次就是服務，一般培訓機構都有合作企業來招聘，大大增加了我們的就業機會。

總而言之你是零基礎選擇培訓絕對是最快速的轉行入門途徑！

Python學哪個數據庫

主流的關係型數據庫：

1. MySQL：目前使用最廣泛的開源、多平台的關係型數據庫，支持事務、符合ACID、支持多數SQL規範。

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

3. Oracle：支持事務，符合關係型數據庫原理，符合ACID，支持多數SQL規範，功能最強大、最複雜、市場佔比最高的商業數據庫。

4. Postgresql：開源、多平台、關係型數據庫，功能最強大的開源數據庫，需要Python環境，基於postgresql的time

scaleDB，是目前比較火的時序數據庫之一。

非關係型數據庫：

非關係型數據庫也被稱為nosql，作為關係型數據庫的一個補充，能在特定場景和特點問題下發揮高效率和高性能。

常見的非關係型數據庫類型有鍵值存儲數據庫和面向文檔數據庫。

鍵值存儲數據庫類似hash，通過key做添加、刪除、查詢、性能高，優勢在於簡單、易部署、高並發，主要產品有：

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

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

面向文檔數據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數據庫，最像關係型數據庫，定位於靈活的nosql數據庫。適用於網站後台數據庫、小文件系統、日誌分析系統。

python需要學習什麼內容?

Python的學習內容還是比較多的，我們將學習的過程劃分為4個階段，每個階段學習對應的內容，具體的學習順序如下：

Python學習順序：

①Python軟件開發基礎

掌握計算機的構成和工作原理

會使用Linux常用工具

熟練使用Docker的基本命令

建立Python開發環境，並使用print輸出

使用Python完成字符串的各種操作

使用Python re模塊進行程序設計

使用Python創建文件、訪問、刪除文件

掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包

②Python軟件開發進階

能夠使用Python面向對象方法開發軟件

能夠自己建立數據庫，表，並進行基本數據庫操作

掌握非關係數據庫MongoDB的使用，掌握Redis開發

能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟件開發，能夠實現ftp、http服務器，開發郵件軟件

能開發多進程、多線程軟件

③Python全棧式WEB工程師

能夠獨立完成後端軟件開發，深入理解Python開發後端的精髓

能夠獨立完成前端軟件開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧

④Python多領域開發

能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟件

能夠熟練使用Python庫進行數據分析

招聘網站Python招聘職位數據爬取分析

掌握使用Python開源人工智能框架進行人工智能軟件開發、語音識別、人臉識別

掌握基本設計模式、常用算法

掌握軟件工程、項目管理、項目文檔、軟件測試調優的基本方法

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，中博軟件學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設python專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

請點擊輸入圖片描述