當然是SQL,無論是文科還是理科,這個答案都是毋庸置疑的,。 看了很多回答,,竟然有人說二者差不多,甚至有的回答為了博眼球說SQL比Python要難,,真實誤人子弟,,害人不淺。 下面,,就從如下幾個方面說一下我的看法:
什么是SQL?SQL是結構化查詢語言(Structured Query Language)的縮寫,,是一種以檢索為主編程語言,,允許開發(fā)人員在數據庫中管理和檢索信息,對數據進行增刪改查,,也可以用于創(chuàng)建自己的數據庫,。 許多行業(yè)使用關系型數據庫來組織信息和存儲信息,SQL最常開發(fā)和維護這些數據庫,。 開發(fā)人員也可以使用SQL來產生快速的數據分析,,進行數據分析并從廣泛的數據庫中檢索記錄。 什么是Python,?Python是一種通用的編碼語言,,這意味著你可以用它來完成各種編程任務,除了處理數據之外,,還可以用于網站開發(fā),、爬蟲、機器學習等領域,。 當然,,數據領域經常使用Python,因為其簡單的語法和在業(yè)界的受歡迎程度使其在數據分析方面要遠比C++,、Java這些語言簡單很多,。 由于它能夠與各種平臺合作,并強調可讀性,,Python已經成為數據分析的首選語言之一,。 由于Python語言通用性,許多行業(yè)都在使用用Python編寫的軟件,、應用程序和程序,。 SQL和Python有什么區(qū)別,?SQL和Python的關鍵區(qū)別在于,開發(fā)人員使用SQL主要用來訪問和提取數據庫中的數據,,而使用Python除了簡單的訪問和提取之外,,還需要通過運行回歸測試、時間序列測試和其他數據處理計算來分析和操作數據,。 SQL最大的優(yōu)勢是它能夠通過一些簡單的語句在一個數據庫中關聯(lián)多個表的數據,。 與Python相比,SQL更簡單,,功能范圍更窄,。 SQL產生的查詢依賴于函數,而函數是執(zhí)行特定任務的代碼,。然而,,SQL函數的應用比Python少。Python使用靈活的編程語言和第三方工具包,,而不是使用函數,,這可以適用于廣泛的開發(fā)項目。這些庫包含了開發(fā)特定軟件或應用程序的特定片段和指令,。 例如,,一些Python庫包括:
SQL和Python誰更容易?開頭已經給出了答案,,SQL更加容易,。 而且,在前面介紹過程中也提到,,SQL是一種檢索/查詢語言,,Python則是一種通用語言,從常理來說,,檢索語言這類偏向于工具型的語言都會更加簡單。 當然,,為了增加說服力,,我從如下幾個方面闡述為什么SQL比Python更加容易。 SQL是一種聲明性語言決定任何計算機語言是否容易學習的關鍵因素之一涉及到語言的類型,。 目前有四種主要類型的編程語言:這些語言包括程序性語言(也被稱為命令性語言),、面向對象的語言、功能性語言和聲明性語言,。 SQL是一種聲明性語言,,它是非程序性的。 你只能通過關注你想得到的結果來編寫查詢,,而不是關注得出結果的方法或步驟,。換句話說,,SQL允許你專注于單一的事實而不是復雜的過程。 相反,,像Python這樣的通用編程語言是程序性的,,它要求你不僅要編碼你需要或想要完成的事情,而且需要完成實現的過程,。 為了進一步說明它們的區(qū)別,,舉個日常的例子,假如你去商店買牛奶,,如果使用程序性語言,,就需要先后完成如下步驟:
一個簡單的任務,如拿起一加侖的牛奶,,當它必須用程序格式寫出來時,,就變得復雜而乏味了。 如果用聲明性語言來對照這個實例,,只需要一步:
程序性和聲明性編程語言之間的這種明顯區(qū)別意味著你我們學習和使用SQL的成本都要比Python少很多,,這也意味著編碼結構可以大大簡化。 在SQL中沒有嚴格的格式要求SQL沒有嚴格的格式化要求,,換句話說,,當你用SQL編寫查詢代碼時,格式上的錯誤不會影響查詢的執(zhí)行,。 盡管SQL沒有格式化要求,,但保持一致的風格是非常重要的,任何編程語言都是如此,。 在SQL中,,只要我們用語言表達出我們想要實現的操作,無論格式怎么樣,,都可以正常執(zhí)行,,相反,Python則對格式要嚴格的要求,,比如縮進,。 SQL是一種狹義的語言我認為SQL是一種狹義的編程語言,它更加偏向于一種操作型的工具,,用SQL寫的查詢主要依賴于四類函數,;連接、聚合,、子查詢和窗口函數,。 另一方面,Python有許多庫,,你可以利用它們來實現專門的功能,。例如,,你可以使用pandas的數據分析功能和scikit-learn的機器學習應用,也可以實現一些大型項目,。 SQL語言對用戶比較友好當用SQL創(chuàng)建查詢時,,工作流程沿著一條線性路徑發(fā)展。 假如我們想要處理一些數據結果,,它涉及到從更廣泛的數據集聚合和連接數據,,并一直持續(xù)到提供所要求的結果。 即使查詢時間很長,,它們仍然保持著線性,。 使用Python,處理數據涉及到一個更復雜的過程,。它包括將一個數據集分解成更小的單元,,其中每一個單元都成為一個獨立的分析線 之后,你需要把這些線程結合起來,,然后再一次把它們分開,,以完成你的分析查詢。 在這個過程中要涉及到數組,、列表,、字典、變量,、函數,、類等數據結構和概念知識。
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