Python против SQL: разница и сравнение
В современном мире компьютерное программирование является самым важным навыком. Каждая работа требует, чтобы вы знали хотя бы один из множества доступных языков программирования.
Работа в современном мире во многом зависит от компьютерных сетей, управления базами данных и, в качестве основы для всего этого, от программирования.
Основные выводы
- Python — это язык программирования общего назначения, используемый для различных задач, таких как веб-разработка, анализ данных и искусственный интеллект. В то же время SQL — это специализированный язык, используемый для управления и запросов к базам данных.
- Код Python написан в процедурном или объектно-ориентированном стиле, а код SQL написан в декларативном стиле.
- Python может взаимодействовать с базами данных SQL, но не является заменой SQL.
Python против SQL
Питон — это язык программирования высокого уровня, который используется для широкого круга приложений, включая веб-разработку, анализ данных, машинное обучение и искусственный интеллект. SQL, что означает язык структурированных запросов, представляет собой язык программирования, используемый для управления данными, хранящимися в реляционных базах данных, и манипулирования ими. SQL используется для создания, изменения и извлечения данных из баз данных.
Python является многоцелевым языком программирования и имеет множество областей применения. Python можно использовать с помощью интерпретатора Python.
Интерпретатор — это программное обеспечение, используемое для ввода кода в машину, а затем преобразования этого кода в машинный язык, который может быть прочитан машиной для работы.
SQL — это предметно-ориентированный язык программирования, который в основном используется для управления системами управления базами данных.
Это один из самых важных компьютерных языков, так как правильное управление базами данных очень важно в современном мире.
Управление базой данных включает в себя хранение и извлечение данных, и правильная оптимизация этих операций очень важна.
Сравнительная таблица
Что такое Python?
Python — это язык программирования высокого уровня и самый популярный компьютерный язык, используемый в современном мире технологий.
Все крупные технологические компании используют Python для создания новых продуктов и разработки новых приложений.
Это язык на основе интерпретатора, что означает, что для написания кода ему нужен интерпретатор.
Интерпретатор — это компьютерное программное обеспечение, которое преобразует код Python или любого другого языка в машинный язык.
Компьютеры и другие машины не имеют специального языка, такого как Python, который они могли бы понять для выполнения операций.
Скорее эти машины используют особый lingua franca для понимания операций, известный как машинный язык.
Машинный язык используется компьютерами и другими машинами для общения друг с другом и для запуска других программ и программного обеспечения на компьютере.
Python используется для создания кодов для этих программ, которые затем компилируются интерпретатором и преобразуются в машинный язык.
Затем этот код машинного языка может быть запущен компьютером.
Преимущество использования Python заключается в том, что это сравнительно простой язык для изучения, и в него встроено множество функций, которые могут значительно помочь в написании программы.
Функциональность Python постоянно расширяется, так как любой программист может разрабатывать сторонние библиотеки, которые затем могут использоваться кем угодно.
Что такое SQL?
SQL — это язык программирования, который используется специально для создания и управления системами управления базами данных.
Это позволяет пользователям создавать систему хранения для инвентаризации информационных данных, таких как информация о клиентах веб-сайтов и сведения о транзакциях и т. д.
SQL — это предметно-ориентированный язык программирования, широко используемый в современном мире технологий, поскольку почти всем технологическим компаниям нужен какой-то способ хранения и извлечения данных.
Управление данными и поиск данных можно упростить с помощью других операций с использованием SQL, поскольку язык очень мощный и способен обрабатывать большие данные.
Этот язык используется специально для разработки и управления системой управления реляционными потоками данных (RDSMS) и системой управления реляционными базами данных (RDBMS).
SQL предоставляет мощные инструменты по сравнению с более ранними приложениями, такими как ISAM и VSAM. Это позволяет SQL более эффективно работать с большими данными, а это, в свою очередь, сокращает время программирования.
SQL основан на реляционной алгебра и реляционное исчисление кортежей, поэтому SQL содержит множество операторов и инструментов, известных как подъязыки.
Эти подъязыки обеспечивают мощный и эффективный метод обработки больших данных, улучшающий работу SQL и значительно сокращающий время программирования.
Основные различия между Python и SQL
- Python — это язык программирования высокого уровня с множеством функциональных приложений. SQL — это язык запросов, используемый для создания и проектирования систем хранения баз данных.
- Python — самый популярный язык программирования, используемый в современном мире, и его используют почти все крупные технологические компании. SQL — один из самых важных инструментов в программировании, так как управление базой данных — один из важнейших аспектов онлайн-бизнеса.
- Python используется для создания высокопроизводительных компьютерных программ и приложений, которые варьируются от потребительских приложений до бизнес-инструментов и даже продуктов для промышленной автоматизации. SQL используется для создания баз данных, которые хранят и извлекают электронную информацию.
- Python содержит большую библиотеку функций. Следовательно, с помощью python можно выполнять различные виды операций. SQL не содержит какой-либо библиотеки, но предоставляет различные подъязыки, которые можно использовать для работы с данными.
- Почти все технологические компании переходят с традиционных языков программирования на Python, поэтому количество приложений растет в геометрической прогрессии. SQL и его производные используются всеми техническими и онлайн-предприятиями и являются очень мощным инструментом для распространения бизнеса.
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
SQL, R или Python: какой язык учить аналитику данных?
Сегодня каждая уважающая себя крупная компания собирает и хранит огромные массивы данных, надеясь извлечь из них коммерческую пользу. Эксперты, которые разбираются в этих массивах и способны показать эффективный результат, могут рассчитывать на быструю карьеру с впечатляющими окладами. Рассказываем, какие инструменты нужно выбрать, чтобы стать успешным аналитиком данных.
Единственная сложность для начинающих аналитиков данных заключается в том, что даже базовые позиции этой сферы предполагают уверенное владение компьютерными языками. Как правило, в объявлениях о вакансиях упоминаются SQL, R и Python. В чем их отличия?
Что популярнее?
Интересное исследование на эту тему в 2019 году провела специалистка по аналитике данных Женевьева Хейс (Genevieve Hayes). Она проанализировала 100 актуальных объявлений о работе в Data Science, подобрав компании самого разного размера с позициями самого разного уровня. Вакансии руководителей ее не интересовали, только те должности, где нужно работать «руками». В 15% случаев объявления адресовались начинающим специалистам, 44% пришлись на средние позиции, 41% — на старших экспертов. Во всех трех категориях на первом месте по популярности оказался Python. SQL занял вторую строчку, R — третью. Главный тренд, который отметила Хейс, — это падение позиций SQL с повышением позиции сотрудника. Среди вакансий для начинающих сотрудников этот язык упоминался в 73% случаев, а в самой опытной категории цифра упала до 45%. Эти результаты говорят о том, что начинающие специалисты должны знать, как сформулировать запрос базе и интерпретировать ответ, понимать принципы обмена данных между хранилищами и т.д. Очевидно, те компании, которые в исследовании Яндекса активно ищут младших экспертов по Data Science, во многом преследуют именно эти цели — наладить грамотную работу с базами, а дальше действовать по ситуации. С другой стороны, R и Python позволяют работать с данными глубже, чем на уровне базовых запросов и операций. В серьезном статанализе и машинном обучении без этих языков делать нечего — поэтому с повышением должности эксперта от него ждут сильных навыков в этой области. Тем, кто хочет стать веб-разработчиком с нуля, знание SQL дает отличное понимание работы с бэкендом. Python, в свою очередь, объединяет множество удобных инструментов веб-разработки, позволяющих быстро разворачивать функциональные сайты и мощные порталы. Наконец, R применяется для узких задач — у этого языка довольно специфичная природа, о которой мы расскажем подробнее ниже.
С чего начать?
Итак, именно R и Python можно считать главными языками для эксперта по Data Science. Настоящий профессионал сможет работать и с тем, и с другим, но нужно ли новичку браться сразу за все? Исследование Хейс показало, что вне зависимости от уровня сотрудника, главное требование — это знание Python. Это и неудивительно, ведь этот язык достаточно доступен для понимания новичков и невероятно функционален для применения в самых сложных рабочих задачах. Именно поэтому начинающим специалистам стоит начать именно с него, тем более что Python из года в год получает звание лучшего языка для первого знакомства с программированием. Когда молодой аналитик овладеет базовым набором операций и поймет общую логику работы с данными, ему будет проще перенести ее на другой инструментарий. Так постепенно можно расширять свои компетенции, причем каждый новый язык будет даваться все легче.
R vs Python
Чтобы разобраться со многими вопросами выбора, стоит получше разобраться, что из себя представляют главные рабочие лошадки аналитика. У R и Python много общего, а различия в деталях и определяют специфику каждого языка. Появление Python и R разделяет два года — первый увидел свет в 1991 году, второй в 1993-м. Оба языка создавались с таким расчетом, чтобы будущие разработчики могли расширять набор их функций с помощью подключаемых библиотек. С этим связано и использование открытого кода — ничто не мешает энтузиастам развивать, дополнять, достраивать и перестраивать. Главная аудитория Python — это разработчики ПО и веб-разработчики. Именно для этих экспертов создается большинство функциональных модулей, позволяющих загружать данные, проводить с ними сложные операции, моделировать и анализировать. Чтобы стать хорошим веб-разработчиком достаточно собрать набор из десятка библиотек, с помощью которых можно закрыть основной круг базовых задач при сайтостроительстве. С другой стороны, R вырос из языка S, с которым активно работают специалисты по статистике. Таким образом, его главная сила в сложных статистических функциях, которые используются в академических и высокопрофессиональных задачах. С точки зрения аналитиков данных и экспертов по Data Science R и Python обладают схожими возможностями. Первый язык чаще выбирают специалисты, которым нужно работать с огромными массивами информации, на втором останавливаются создатели нейросетей и экспериментаторы в области машинного обучения. Следовательно, если вы уже знаете, какая область вам более интересна, вы можете планировать свое профессиональное образование.
Аналитики влияют на рост бизнеса. Они выясняют, какой товар и в какое время больше покупают. Считают юнит-экономику. Оценивают окупаемость рекламной кампании. Поэтому компании ищут и переманивают таких специалистов.