Python, al ser un lenguaje de alto nivel, proporciona soporte para varias bases de datos. Podemos conectar y ejecutar consultas para una base de datos en particular usando Python y sin escribir consultas sin procesar en la terminal o shell de esa base de datos en particular, solo necesitamos tener esa base de datos instalada en nuestro sistema.
En este tutorial, discutiremos cómo usar Python con las bases de datos relacionales más utilizadas, como MySQL, SQLite, bases de datos NoSQL como MongoDB y también discutiremos cómo lidiar con JSON usando Python con la ayuda de buenos ejemplos.
python mysql
Python MySQL Connector es un controlador de Python que ayuda a integrar Python y MySQL. Esta biblioteca Python MySQL permite la conversión entre tipos de datos Python y MySQL. La API de MySQL Connector se implementa utilizando Python puro y no requiere ninguna biblioteca de terceros.
Introducción
- Instalar el conector Python MySQL
- Módulo MySQL-Connector-Python en Python
- Conecte la base de datos MySQL usando MySQL-Connector Python
Consultas Python MySQL
- Python MySQL – Crear base de datos
- Python: MySQL Crear tabla
- Python MySQL – Insertar en la tabla
- Python MySQL – Seleccionar consulta
- Python MySQL – Cláusula Where
- Python MySQL – Cláusula de orden por
- Python MySQL – Eliminar consulta
- Python MySQL – Tabla desplegable
- Python MySQL – Consulta de actualización
- Python MySQL – Cláusula de límite
- Python MySQL – Únete
- Operación de confirmación y reversión en Python
Nota: Para obtener más información, consulte nuestro tutorial detallado de Python MySQL
Python SQLite
El módulo Python SQLite3 se utiliza para integrar la base de datos SQLite con Python. Es una API Python DBI 2.0 estandarizada y proporciona una interfaz sencilla y fácil de usar para interactuar con bases de datos SQLite. No es necesario instalar este módulo por separado, ya que viene con Python después de la versión 2.5x.
Introducción
- Introducción a SQLite en Python
- Python SQLite: conexión a la base de datos
- Tipos de datos de SQLite y sus tipos de Python correspondientes
Consultas Python SQLite
- Python SQLite: objeto de cursor
- Python SQLite – Crear tabla
- Python SQLite – Insertar datos
- Python SQLite: seleccione datos de la tabla
- Python SQLite – Cláusula WHERE
- Python SQLite – Cláusula ORDER BY
- Python SQLite – Cláusula LIMIT
- Python SQLite – Cláusula JOIN
- Python SQLite: eliminación de datos en la tabla
- Python SQLite – Tabla DROP
- Python SQLite – Actualizar datos
- Python SQLite – Actualizar columna específica
Nota: Para obtener más información, consulte nuestro tutorial detallado de Python SQLite3
PythonJSON
JSON JavaScript Object Notation es un formato para estructurar datos. Se utiliza principalmente para almacenar y transferir datos entre el navegador y el servidor. Python también es compatible con JSON con un paquete integrado llamado json. Este paquete proporciona todas las herramientas necesarias para trabajar con objetos JSON, incluido el análisis, la serialización, la deserialización y muchas más.
Introducción
Python JSON: lectura y escritura
Analizando JSON
- ¿Cómo analizar datos de JSON a Python?
- ¿Cómo convertir el diccionario de Python a JSON?
- Python: convierte JSON en string
- Formas de convertir una string en un objeto json
- Convierta datos JSON en un objeto de Python personalizado
Python JSON: serialización y deserialización
- Serializando JSON en Python
- json.dump() en Python
- json.dumps() en Python
- Python: diferencia entre json.dump() y json.dumps()
- Deserializar JSON a objeto en Python
- json.load() en Python
- json.loads() en Python
- Diferencia entre json.load() y json.loads()
- Codificación y decodificación de objetos personalizados en Python-JSON
- Serializar y deserializar JSON complejo en Python
Python MongoDB
MongoDB es una de las bases de datos NoSQL más populares. Es una base de datos multiplataforma, orientada a objetos. Básicamente, NoSQL significa que MongoDB no almacena datos en la tabla o en formato relacional, sino que proporciona un mecanismo diferente para el almacenamiento y la recuperación de datos. Esto se llama BSON, que es similar a JSON. Es por eso que MongoDB ofrece alta velocidad, alta disponibilidad y alta escalabilidad.
Introducción
- MongoDB y Python
- Guía para Instalar MongoDB con Python | ventanas
- ¿Qué es un cursor de PyMongo?
- Crear una base de datos en MongoDB usando Python
Consultas Python MongoDB
- ¿Qué es una consulta MongoDB?
- Consulta de inserción y actualización de datos
- insertar_una consulta
- insert_many consulta
- Diferencia entre las consultas insert, insert_one e insert_many en Pymongo
- Consulta Update_one
- Actualizar_muchas consultas
- insert, replace_one, replace_many Consultas
- Eliminar datos y descartar colección
- Eliminar_una consulta
- Consulta Delete_many
- Buscar consulta
- Consulta find_one
- consulta find_one_and_update
- consulta find_one_and_delete
- Buscar_uno_y_reemplazar consulta
- Ordenar consulta
- consulta distinta
- renombrar consulta
- Consulta bulk_write
- $group (agregación) Operación
- Consulta de límite
- Consultas anidadas en PyMongo
Indexación de Python MongoDB
- Indexación en MongoDB usando Python
- Python MongoDB – consulta create_index
- ¿Cómo crear un índice para la colección MongoDB usando Python?
- Obtén toda la información de los índices de una Colección usando PyMongo
- consulta drop_index
- ¿Cómo eliminar todos los índices en una colección usando PyMongo?
- ¿Cómo reconstruir todos los índices de una colección usando PyMongo?
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por GeeksforGeeks-1 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA