python自带的数据库(python,数据库)
python内置的数据库要配什么环境
python内置的数据库要配系统环境。根据查询相关公开信息，python内置的数据库解压完成需要配置系统环境才能启动。Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，是ABC语言的替代品，属于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，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。python前景比较好，python是人工智能首选的编程语言。
python常用的数据库有哪些？
1、数据收集：（1）Scrapy:协助使用者自动提取网页所需信息，并将其整理为表格或JSON格式的数据结构；（2）Selenium:使用者在感兴趣的网站上已经进行了交互行为之后，Seleniumn一般能派上用场；（3）BeautifulSoup：用来收集网站内容的Python库，更适合应用于规模相对较小的问题或一次性任务。
2、数据清理和转化：（4）Pandas:必须学习的，使用者可以运用Pandas操控处于Pandas数据框架内的数据，而且其内置巨量的函数，帮助使用者进行数据转换；（5）Numpy:必须学习的，Numpy将Python的对象列表拓展成了全面的多维度序列，而且其内置海量的数学函数；（6）Spacy:帮助使用者将自由文本转化为结构型数据，支持多种语言版本。
3、数据可视化：（7）Matplotlib:最全面的Python数据可视化库；（8）Plotly:只需要写最少的代码就能得出最多彩缤纷的图像。
4、数据模块化：（9）Scikit Learn:高级分析师，开启机器学习之旅，有六大主要模块:数据预处理，维度缩减，数据回归，数据分类，数据聚类分析，模型选择；（10）Tensorflow：由谷歌推出的来源机器学习库，是一个基于网页自动生成的仪表盘，它将数据学习流和结果进行了可视化处理，这一功能对于排错和展示都十分有用；（11）PyTorch:由Facebook发布的一个开源库，用作Python的公共机器学习框架。
5、音频和图像识别：（12）OpenCV：是最常用的图像和视频识别库，能让Python在图像和视频识别领域完全替代Matlab，不仅支持Python，还支持JAVA和Matlab；（13）Librosa：是一个非常强大的音频和声音处理Python库，可以从音频段中提取各个部分，例如节奏以及节拍。
6、网页：（14）Django：开发网页服务后端，设计理念是能用几行代码就建立一个网站的高级框架；（15）Flask：是一个用于Python的轻量级网页开发框架。
Python 常用的标准库以及第三方库有哪些
5个常用的Python标准库：
1、os：提供了不少与操作系统相关联的函数库
os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能，比如管理系统进程，改变当前路径，改变文件权限等。但要注意，os包是建立在操作系统的平台上的，许多功能在Windows系统上是无法实现的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已经被其他的包取代。
我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件。查找、删除、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作。这些功能通常可以在操作系统中看到，但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函数等，在Python内部实现。
2、sys：通常用于命令行参数的库
sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器，也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数，比如说Python运行所能占据的内存和CPU，Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动，从命令行读取命令和参数。
3、random：用于生成随机数的库
Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。
4、math：提供了数学常数和数学函数
标准库中，Python定义了一些新的数字类型，以弥补之前的数字类型可能的不足。标准库还包含了random包，用于处理随机数相关的功能。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数，比如pi、三角函数等等。
5、datetime：日期和时间的操作库
日期和时间的管理并不复杂，但容易犯错。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善，你不仅可以进行日期时间的查询和变换，还可以对日期时间进行运算。通过这些标准库，还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式。
除此之外，Python还有很多第三方库，了解更多可移步：oldboyedu
python常用到哪些库？
Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
下面我们就来看一下python中常用到的库：
数值计算库：
1. NumPy
支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以使用基于0的索引访问集合中元素。
2. SciPy
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。
3. Pandas
基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
数据可视化库：
4. Matplotlib
第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
6. ggplot
基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
7. Bokeh
跟ggplot一样，Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
8. Plotly
可以通过Python notebook使用，与Bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
9. pygal
与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
10. geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用。
11. missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
web开发库：
12. Django
一个高级的Python Web框架，支持快速开发，提供从模板引擎到ORM所需的一切东西，使用该库构建App时，必须遵循Django的方式。
13. Socket
一个套接字通讯底层库，用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求与响应。
14. Flask
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架（microframework），默认配备Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择，适合用来编写API服务（RESTful rervices）。
15. Twisted
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred object之上，一个通过异步架构实现的高性能的引擎，不适用于编写常规的Web Apps，更适用于底层网络。
数据库管理：
16. MySQL-python
又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2.x，且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同时支持Python 3.x，是Django ORM的依赖工具，可使用原生SQL来操作数据库，安装方式与MySQLdb一致。
18. PyMySQL
纯Python实现的驱动，速度比MySQLdb慢，最大的特点为安装方式简洁，同时也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一种既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系，可有效提高写代码的速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能上的一些损失。
自动化运维：
20. jumpsever跳板机
一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统，实现了跳板机的基本功能，包含认证、授权和审计，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议进行管理，客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理，因完全开源，容易再次开发。
21. Magedu分布式监控系统
一种用Python开发的自动化监控系统，可监控常用系统服务、应用、网络设备，可在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。
22. Magedu的CMDB
一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能，主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。
23. 任务调度系统
一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。
24. Python运维流程系统
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台，内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流，包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。
GUI编程：
25. Tkinter
一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中。
26. wxPython
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。
27. PyQt
一个创建GUI应用程序的工具库，是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主要操作系统上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。
28. PySide
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本，提供与PyQt类似的功能，并相容API，但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。
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Python中主要使用哪些数据库?
Python中常用的数据库有很多,需要根据不同的业务和应用场景来选择合适的数据库,才能使程序更高效.
一般常用的主要有 MySQL, Redis, MangoDB 等数据库
学习这些数据库，可以看黑马程序员视频库的学习视频，有代码、有资料，有PPT，不了解还可以问老师！
python如何访问数据库
1.背景：
python提供了很多数据库接口， 常用的数据库有 MS SQL Server /mysql /oracle 等。
打开链接
是python 关于数据库接口的一个总结 ， 可以看到python支持的访问的数据库系统。
2.模块：
python 主要是通过模块和数据库连接的。
2.1 安装模块：
如果使用anconda，本身就会集合很多模块，不需要手动安装。如果用pycharm就要手动安装模块。
安装模块流程：
下载模块扩展包放到路径下——cmd找到相应路径—— pip install +扩展包名字
下面列举一些常用连接数据库的模块：pymssql / sqlite3/ PyMySQL/pyodbc/odbc/adodbapi
不同模块连接的数据库不同， 支持的版本系统有的也不一样。但是大体用法都是相近的， 因为有DB-API
相关推荐：《Python教程》
3.Python DB-API
3.1背景：
在没有DB-API 之前， 不同数据库有不同的数据库接口程序， 这就导致python 访问 database 的接口程序非常混乱。如果我们学习了python 访问 mysql 的接口程序， 然后要切换到另一个数据库上， 我们还要在学习另外一个数据库的接口程序。python DB-API就是为了解决接口程序混乱而生成的。有了DB-API, 在不同数据库上移植代码就变得简单的多了。
3.2Python DB-API：
Python 定义了一套操作数据库的 DB-API 接口，它是一个规范，定义了一系列必须的对象和数据库存取方式，以便为不同的底层数据库系统提供一致的访问接口
这个链接就是python 官方给定的 DB-API 的说明
3.3 Python DB--API的内容：
连接对象：
?Connect()创建连接:host/server /user/password/db connect方法生成一个connect对象, 我们通过这个对象来访问数据库。符合标准的模块都会实现connect方法。
?close():关闭连接
?commit():提交当前事务。做出某些更改后确保已经进行了提交，这样才可以将这些修改真正地保存到database中
?rollback() 回滚上一次调用 commit（）以来对数据库所做的更改
?cursor():创建游标。系统为用户开通的一个数据缓冲区，用于存放SQL语句执行结果。cursor游标是有状态的，它可以记录当前已经取到结果的第几个记录了，因此，一般你只可以遍历结果集一次。在上面的情况下，如果执行fetchone()会返回为空。这一点在测试时需要注意
游标对象：
?Execute()执行一个数据库查询或命令。 execute 执行sql 语句之后运行的结果不会直接output 出来 ， 而是放到了一个缓存区， 要用 fetch语句+print 可以查询sql运行的结果
?fetchone ()得到结果集的下一行
?fetchmany(size)得到结果集的下几行
?fetchall()返回结果集中剩下的所有行
?rowcount 返回影响的行数
?Close()关闭游标对象
3.4Python DB--API的工作原理及流程：
如图所示如果把python 和数据库比作两个不同的地点， connection 就是路， 能连接python和database。cursor就像在路上行驶的小货车， 可以用于执行sql 语句， 以及存储sql 运行的结果。
流程：
4.MS SQL Server 示例：
4.1 导入模块、创建连接：
4.2 创建游标： 游标创建之后就可以对数据库进行查询更改了！
4.3对数据进行操作（创建表、插入行、更新数据、增加列、删除行、列、表）：
4.4 查询 获取行：
5.其他：
使用游标的时候要注意， 每次连接只能有一个游标查询处于活跃状态。 code演示：
execute()循环和 executemany() 插入100000 条数据测速：