python和数据库有啥区别(python,数据库)

python处理数据和mysql处理数据的区别

mysql是数据库的处理

python可以调用mysql处理数据，也可以调用oracle等不同数据库的接口处理数据

python做数据分析和数据库分析有什么区别

我使用python这门语言也有三年了，被其简洁、易读、强大的库所折服，我已经深深爱上了python。其pythonic语言特性，对人极其友好，可以说，一个完全不懂编程语言的人，看懂python语言也不是难事。

在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面，相对于R、MATLAB、SAS、Stata等工具，Python都有其优势。近年来，由于Python库的不断发展（如pandas），使其在数据挖掘领域崭露头角。结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。

由于python是一种解释性语言，大部分编译型语言都要比python代码运行速度快，有些同学就因此鄙视python。但是小编认为，python是一门高级语言，其生产效率更高，程序员的时间通常比CPU的时间值钱，因此为了权衡利弊，考虑用python是值得的。

Python强大的计算能力依赖于其丰富而强大的库：

Numpy

Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础包。其功能：

1. 快速高效的多维数组对象ndarray。

2. 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。

3. 线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成。

4. 用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具。

python和数据库比哪个处理数据块

Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。

Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效

(Python的数据挖掘包Orange canve

中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会

使R的速度和程序的长度都有显著性提升。

大数据和python有什么区别

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才

能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

首先大数据是一个很大的概念，现在很多领域都用到了大数据，比如：互联网、广告、金融、能源、交通等。而Python是一门编程语言，可以用Python处理和分析各个领域产生的数据。很多初学者经常比较哪种语言是最好的，其实：编程语言没有最好，只有最适用，即在某一种中场景下最适用！！！经常会有很多小伙伴们在一些论坛中喊，PHP是世界第一语言；Java是宇宙第一语言；人生苦短，我用Python等等。

客观的说，如果以后想从事大数据开发方向，两种语言都可能会用到，可以先学一门，因为语言是相通的，学了一门后，再学其他的就很快了！！！不要在到底学习哪门语言上纠结，重要的是先行动起来，学好一门编程语言！因为以后你可能还会学新的语言，比如现在Spark很火，还要学Scala呢！

推荐学习《python教程》

以前在一个论坛上有人这样比较Python、Java、C++，我觉得很形象生动：说Python是自行车，拿过来就骑，但是速度最快也就百十公里；Java是大型运输机，体量大，越飞越快；C++是导弹，一按发射按钮，嗖的一下就飞了，可以飞到几倍音速。经过比较，很容易上手，但是Python的性能最差，C++性能最高，但是想驾驭C++，就像控制导弹一样，成本和难度较高，而Java就脱颖而出了，你会发现现在大数据生态圈中的绝大多数框架都是用Java编写或是运行在JVM之上的！！！

互联网企业是这样做的：如果处理的数量比较大，那先用Hadoop或Spark进行一次或多次处理，然后将处理后的结果保存起来。如果数据量较小并且还要做一些数据挖掘或机器学习，会倾向使用Python，因为Python的机器学习算法更多，更完善！但是Hadoop和Spark也有相应的机器学习库了，比如Hadoop的Mahout和Spark MLlib，但是算法相对较少，随着时间的发展，会越来越完善的！所以到底是使用Spark还是Python，要看数据量的多少和业务的复杂度来决定！

就大数据处理和分析而言，python更适用一些，建议先学好python，毕竟现在大数据生态圈中的技术都脱离不了python，以后再学其他语言也很容易！

Python和Access的区别是什么?

Python和Access的区别是：作用不同。

Python是一种编程语言，Access是一种数据库，这二者之间没有可比的维度。

Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本（shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

Microsoft Office Access是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了MicrosoftJet Database Engine和图形用户界面两项特点，是Microsoft Office的系统程序之一。

特点：

Python语言自身语法简单，对于没有任何计算机基础的人来说也能够顺利入门，所以对于经济类专业的学生来说，学习Python编程并不会有较大的难度。另外，Python语言的开发环境也比较容易搭建，对于动手能力比较差的学生来说也不会有太大的学习难度。

Python语言在近几年随着大数据和人工智能的发展而得到了广泛的关注和使用，相信随着大数据的落地应用，Python语言的应用会越来越普遍。

sql和python有什么区别？

一、性质不同

1、sql：是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言。

2、python：Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

二、作用不同

1、sql：用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

2、python：Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

三、特点不同

1、sql：不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。

2、python：Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。