Освоение Python и баз данных: раскройте потенциал данных с помощью реальных приложений и практических…

Цели:

Понимание основ Python и баз данных.
Узнайте, как подключить Python к SQLite.
Узнайте, как взаимодействовать с базами данных с помощью команд SQL.
Применяйте изученные концепции к реальным случаям использования, связанным с Apple Inc.

Материалы:

Python 3.6 или новее
SQLite
Браузер SQLite (необязательно)

Модуль 1. Введение

Продолжительность: 10 минут

Цель: Предоставить обзор Python, баз данных и SQLite и объяснить, почему они необходимы для реальных случаев использования.

Python — широко используемый высокоуровневый и универсальный язык программирования. Его удобочитаемость и простота делают его отличным выбором для различных приложений, включая веб-разработку, анализ данных, искусственный интеллект и многое другое. Одной из сильных сторон Python является его способность легко взаимодействовать с различными базами данных, что позволяет разработчикам хранить, извлекать и анализировать данные.

База данных — это структурированный набор данных, и она жизненно важна для управления и организации информации масштабируемым и эффективным способом. Многие организации, в том числе Apple Inc., полагаются на базы данных для хранения и обработки огромных объемов данных, от инвентаризации продуктов до транзакций продаж.

SQLite — это программная библиотека, которая предоставляет систему управления реляционными базами данных (RDBMS). В отличие от других СУБД, SQLite является бессерверной, автономной и не требует настройки, что делает ее идеальным выбором для многих приложений, включая встроенные системы, мобильные устройства и настольные приложения. SQLite широко используется из-за простоты использования, переносимости и низких требований к ресурсам.

В этом уроке мы научимся подключать Python к SQLite, создавать таблицы, вставлять данные и выполнять различные операции с базой данных с помощью команд SQL. Мы применим эти концепции к реальным случаям использования, связанным с Apple Inc., таким как анализ продаж продуктов и определение самых продаваемых продуктов.

К концу этого модуля у вас должно быть базовое представление о Python, базах данных, SQLite и их применимости к реальным сценариям.

Модуль 2. Настройка Python и SQLite

Продолжительность: 10 минут

Цель: узнать, как настроить SQLite и установить необходимые библиотеки для взаимодействия с базами данных SQLite с помощью Python.

Содержание:

SQLite поставляется с предустановленным Python, начиная с версии 2.5.x. Для этого урока мы будем использовать Python 3.6 или более позднюю версию. Чтобы проверить, установлен ли SQLite и готов ли он к использованию, откройте оболочку Python и введите следующие команды:

import sqlite3
print(sqlite3.version)

Этот код импортирует модуль sqlite3 и печатает версию SQLite. Если он выводит номер версии, это означает, что SQLite установлен и готов к использованию.

Теперь давайте создадим новый файл Python с именем apple_database.py для хранения нашего кода. Мы начнем с импорта необходимой библиотеки и установки соединения с базой данных SQLite.

# Importing SQLite3 module
import sqlite3
# Establishing a connection to the database
conn = sqlite3.connect('apple.db')
# Closing the connection
conn.close()

В этом фрагменте кода мы импортируем модуль sqlite3 и используем функцию connect() для установления соединения с базой данных SQLite с именем «apple.db». Если база данных не существует, она будет создана автоматически. Наконец, мы закрываем соединение, используя метод close().

В следующем модуле мы научимся создавать таблицы и вставлять в них данные.

Модуль 3. Создание базы данных и таблиц

Продолжительность: 15 минут

Цель: узнать, как создать базу данных SQLite и определить таблицы для продуктов Apple и данных о продажах.

Теперь, когда мы настроили Python и SQLite, давайте создадим таблицы для хранения данных о продуктах и продажах Apple. Мы создадим две таблицы: одну для информации о продукте, а другую для транзакций продаж.

В apple_database.py добавьте следующий код для создания таблиц:

# Function to create tables
def create_tables(connection):
    cursor = connection.cursor()
    
    # Creating the 'products' table
    cursor.execute('''
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
        id INTEGER PRIMARY KEY,
        name TEXT NOT NULL,
        category TEXT NOT NULL,
        price REAL NOT NULL
    );
    ''')
    
    # Creating the 'sales' table
    cursor.execute('''
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales (
        id INTEGER PRIMARY KEY,
        product_id INTEGER NOT NULL,
        quantity INTEGER NOT NULL,
        sale_date TEXT NOT NULL,
        FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES products (id)
    );
    ''')
    
    # Committing the changes and closing the cursor
    connection.commit()
    cursor.close()

# Establishing a connection to the database
conn = sqlite3.connect('apple.db')
# Creating tables
create_tables(conn)
# Closing the connection
conn.close()

В этом коде мы определяем функцию с именем create_tables(), которая принимает соединение с базой данных в качестве аргумента. Внутри функции мы создаем объект курсора с помощью метода cursor(). Затем мы выполняем две команды SQL для создания таблиц «продукты» и «продажи» соответственно.

В таблице «Продукты» есть следующие столбцы:

id: уникальный идентификатор для каждого продукта (целое число, первичный ключ)
name: Название продукта (текст, не нуль)
категория: категория продукта (текст, не нуль)
цена: Цена товара (реальная, не нулевая)

В таблице «Продажи» есть следующие столбцы:

id: уникальный идентификатор для каждой продажи (целое число, первичный ключ)
product_id: идентификатор продаваемого продукта (целое число, внешний ключ)
количество: количество проданных товаров (целое число, не ноль)
sale_date: Дата продажи (текст, не нуль)

После определения таблиц фиксируем изменения методом commit() и закрываем курсор. Наконец, мы подключаемся к базе данных «apple.db», создаем таблицы, вызывая create_tables(), и закрываем соединение. Дважды щелкните файл apple.db, чтобы просмотреть содержимое файла и подтвердить создание таблиц.

В следующем модуле мы узнаем, как вставлять данные в эти таблицы.

Модуль 4. Вставка данных в таблицы

Продолжительность: 15 минут

Цель: узнать, как вставлять данные о продуктах и продажах Apple в таблицы.

Теперь, когда мы создали таблицы «продукты» и «продажи», давайте заполним их некоторыми примерами данных. Мы начнем с вставки данных о продуктах Apple в таблицу «products».

В apple_database.py добавьте следующую функцию для вставки данных о продукте:

# Function to insert product data
def insert_product_data(connection, products):
    cursor = connection.cursor()
    
    for product in products:
        cursor.execute('''
        INSERT INTO products (name, category, price) VALUES (?, ?, ?)
        ''', product)
    
    # Committing the changes and closing the cursor
    connection.commit()
    cursor.close()
# Sample Apple product data
product_data = [
    ("iPhone 13", "smartphone", 799),
    ("iPhone 13 Pro", "smartphone", 999),
    ("MacBook Air", "laptop", 999),
    ("MacBook Pro", "laptop", 1299),
    ("iPad Air", "tablet", 599),
    ("iPad Pro", "tablet", 799),
]
# Establishing a connection to the database
conn = sqlite3.connect('apple.db')
# Inserting product data
insert_product_data(conn, product_data)
# Closing the connection
conn.close()

В этом коде мы определяем функцию insert_product_data(), которая принимает соединение с базой данных и список кортежей продуктов в качестве аргументов. Для каждого кортежа продукта мы выполняем команду SQL, чтобы вставить данные в таблицу «продукты». После вставки всех данных о товаре фиксируем изменения и закрываем курсор.

Мы также определяем примерный список продуктов Apple под названием product_data. Каждый кортеж в списке содержит название, категорию и цену продукта. После определения образцов данных мы подключаемся к базе данных «apple.db», вставляем данные о продукте, вызывая insert_product_data(), и закрываем соединение.

Затем давайте вставим некоторые образцы данных о продажах в таблицу «продажи». Добавьте следующую функцию в apple_database.py:

# Function to insert sales data
def insert_sales_data(connection, sales):
    cursor = connection.cursor()
    
    for sale in sales:
        cursor.execute('''
        INSERT INTO sales (product_id, quantity, sale_date) VALUES (?, ?, ?)
        ''', sale)
    
    # Committing the changes and closing the cursor
    connection.commit()
    cursor.close()
# Sample sales data
sales_data = [
    (1, 3, "2023-01-15"),
    (2, 2, "2023-01-17"),
    (3, 1, "2023-01-19"),
    (4, 5, "2023-01-22"),
    (5, 3, "2023-01-24"),
    (6, 2, "2023-01-26"),
]
# Establishing a connection to the database
conn = sqlite3.connect('apple.db')
# Inserting sales data
insert_sales_data(conn, sales_data)
# Closing the connection
conn.close()

В этом коде мы определяем функцию insert_sales_data(), которая принимает соединение с базой данных и список кортежей продаж в качестве аргументов. Для каждого кортежа продаж мы выполняем команду SQL, чтобы вставить данные в таблицу «продажи». После вставки всех данных о продажах мы фиксируем изменения и закрываем курсор.

Мы также определяем примерный список продаж под названием sales_data. Каждый кортеж в списке содержит идентификатор продукта, количество и дату продажи транзакции продажи. После определения данных образца мы подключаемся к базе данных «apple.db», вставляем данные о продажах, вызывая insert_sales_data(), и закрываем соединение.

На данный момент мы успешно вставили образцы данных о продуктах и продажах Apple в таблицы «продукты» и «продажи». В следующем модуле мы узнаем, как запрашивать эти данные с помощью различных команд SQL.

Модуль 5. Запрос данных из таблиц

Продолжительность: 20 минут

Цель: научиться извлекать данные из таблиц с помощью таких команд SQL, как SELECT, WHERE и ORDER BY.

Теперь, когда мы вставили данные в таблицы «продукты» и «продажи», давайте научимся запрашивать данные с помощью команд SQL. Мы начнем с извлечения всех продуктов из таблицы «продукты».

В apple_database.py добавьте следующую функцию для получения всех продуктов:

# Function to fetch all products
def fetch_all_products(connection):
    cursor = connection.cursor()
    
    cursor.execute('SELECT * FROM products')
    
    # Fetching all rows and printing them
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)
    
    # Closing the cursor
    cursor.close()
# Establishing a connection to the database
conn = sqlite3.connect('apple.db')
# Fetching and printing all products
fetch_all_products(conn)
# Closing the connection
conn.close()

# Establishing a connection to the database
conn = sqlite3.connect('apple.db')
# Fetching and printing all products
fetch_all_products(conn)
# Closing the connection
conn.close()

В этом коде мы определяем функцию с именем fetch_all_products(), которая принимает соединение с базой данных в качестве аргумента. Мы выполняем команду SQL «SELECT * FROM products», чтобы получить все строки из таблицы «products». Затем мы получаем все строки с помощью метода fetchall() и печатаем их. Наконец, мы закрываем курсор.

Теперь давайте получим данные о продажах для конкретного продукта. Добавьте следующую функцию в apple_database.py:

# Fetching all rows and printing them
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)
    
    # Closing the cursor
    cursor.close()

# Establishing a connection to the database
conn = sqlite3.connect('apple.db')

# Fetching and printing sales data for a specific product (e.g., product_id = 1)
fetch_sales_by_product(conn, 1)

# Closing the connection
conn.close()

В этом коде мы определяем функцию с именем fetch_sales_by_product(), которая принимает соединение с базой данных и product_id в качестве аргументов. Выполняем команду SQL 'SELECT * FROM sales WHERE product_id = ?' для получения всех строк из таблицы «продажи» с указанным product_id. Затем мы получаем все строки с помощью метода fetchall() и печатаем их. Наконец, мы закрываем курсор.

Наконец, давайте выберем все продукты, отсортированные по их цене. Добавьте следующую функцию в apple_database.py:

# Function to fetch all products sorted by price
def fetch_products_sorted_by_price(connection):
    cursor = connection.cursor()
    
    cursor.execute('SELECT * FROM products ORDER BY price')
    
    # Fetching all rows and printing them
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)
    
    # Closing the cursor
    cursor.close()

# Establishing a connection to the database
conn = sqlite3.connect('apple.db')

# Fetching and printing all products sorted by price
fetch_products_sorted_by_price(conn)

# Closing the connection
conn.close()

В этом коде мы определяем функцию с именем fetch_products_sorted_by_price(), которая принимает соединение с базой данных в качестве аргумента. Мы выполняем команду SQL «SELECT * FROM products ORDER BY price», чтобы получить все строки из таблицы «products», отсортированные по их цене. Затем мы получаем все строки с помощью метода fetchall() и печатаем их. Наконец, мы закрываем курсор.

К концу этого модуля вы должны быть знакомы с запросом данных из таблиц SQLite с использованием различных команд SQL, таких как SELECT, WHERE и ORDER BY. Вы также должны понимать, как получить все продукты, данные о продажах для определенного продукта и продукты, отсортированные по их цене. Эти навыки можно применить в реальных случаях использования, связанных с Apple Inc. или любой другой организацией, которая использует базы данных для хранения и анализа данных о продуктах и продажах.

Модуль 6. Объединение таблиц и агрегирование данных

Продолжительность: 20 минут

Цель: узнать, как объединять таблицы и агрегировать данные с помощью команд SQL, таких как INNER JOIN, GROUP BY, и функций агрегирования, таких как SUM и COUNT.

В этом модуле мы узнаем, как объединять таблицы и агрегировать данные с помощью команд SQL. Это поможет нам более эффективно анализировать данные о продуктах и продажах Apple.

Во-первых, давайте получим общие продажи для каждого продукта. В apple_database.py добавьте следующую функцию, чтобы соединить таблицы «продукты» и «продажи» и рассчитать общий объем продаж:

# Function to fetch total sales for each product
def fetch_total_sales_per_product(connection):
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute('''
        SELECT products.name, SUM(sales.quantity) as total_sales
        FROM products
        INNER JOIN sales ON products.id = sales.product_id
        GROUP BY products.id
        ''')
        # Fetching all rows and printing them
        rows = cursor.fetchall()
        for row in rows:
            print(row)
        # Closing the cursor
        cursor.close()
# Establishing a connection to the database
conn = sqlite3.connect('apple.db')
# Fetching and printing total sales for each product
fetch_total_sales_per_product(conn)
# Closing the connection
conn.close()

В этом коде мы определяем функцию с именем fetch_total_sales_per_product(), которая принимает соединение с базой данных в качестве аргумента. Мы выполняем команду SQL, чтобы присоединиться к таблицам «продукты» и «продажи», используя ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ в столбце product_id. Затем мы группируем результаты по идентификатору продукта и вычисляем общий объем продаж с помощью функции СУММ().

Далее, давайте выберем самые продаваемые продукты. Добавьте следующую функцию в apple_database.py:

# Function to fetch the top-selling products
def fetch_top_selling_products(connection, limit=3):
    cursor = connection.cursor()

    cursor.execute('''
    SELECT products.name, SUM(sales.quantity) as total_sales
    FROM products
    INNER JOIN sales ON products.id = sales.product_id
    GROUP BY products.id
    ORDER BY total_sales DESC
    LIMIT ?
    ''', (limit,))

    # Fetching all rows and printing them
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)

    # Closing the cursor
    cursor.close()

# Establishing a connection to the database
conn = sqlite3.connect('apple.db')

# Fetching and printing top-selling products (e.g., top 3)
fetch_top_selling_products(conn, 3)

# Closing the connection
conn.close()

В этом коде мы определяем функцию с именем fetch_top_selling_products(), которая принимает в качестве входных данных соединение с базой данных и необязательный аргумент limit. Мы выполняем команду SQL, чтобы соединить таблицы «продукты» и «продажи» с помощью ВНУТРЕННЕГО СОЕДИНЕНИЯ в столбце product_id, сгруппировать результаты по идентификатору продукта и вычислить общий объем продаж с помощью функции SUM(). Затем мы упорядочиваем результаты по общему объему продаж в порядке убывания и ограничиваем результаты указанным количеством самых продаваемых продуктов.

К концу этого модуля вы должны быть знакомы с объединением таблиц, агрегированием данных и использованием команд SQL, таких как INNER JOIN, GROUP BY, и агрегатных функций, таких как SUM и COUNT. Вы также должны понимать, как получить общий объем продаж по продукту и самые продаваемые продукты. Эти навыки можно применить в реальных случаях использования, связанных с Apple Inc. или любой другой организацией, которая использует базы данных для хранения и анализа данных о продуктах и продажах.

Модуль 7. Обновление и удаление записей

Продолжительность: 15 минут

Цель: узнать, как обновлять и удалять записи в таблицах с помощью таких команд SQL, как UPDATE и DELETE.

В этом модуле мы узнаем, как обновлять и удалять записи в таблицах «продукты» и «продажи» с помощью команд SQL.

Во-первых, давайте обновим цену конкретного продукта. В apple_database.py добавьте следующую функцию для обновления цены продукта:

# Function to update product price
def update_product_price(connection, product_id, new_price):
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute('''
    UPDATE products
    SET price = ?
    WHERE id = ?
    ''', (new_price, product_id))
    # Committing the changes and closing the cursor
    connection.commit()
    cursor.close()
# Establishing a connection to the database
conn = sqlite3.connect('apple.db')
# Updating the price of a specific product (e.g., product_id = 1)
update_product_price(conn, 1, 849)
# Closing the connection
conn.close()

В этом коде мы определяем функцию update_product_price(), которая принимает в качестве аргументов соединение с базой данных, product_id и new_price. Выполняем команду SQL 'UPDATE products SET price = ? ГДЕ идентификатор = ?' обновить цену продукта с указанным product_id. После обновления цены товара фиксируем изменения и закрываем курсор.

Далее давайте удалим конкретную запись о продажах. Добавьте следующую функцию в apple_database.py:

# Function to delete a sales record
def delete_sales_record(connection, sale_id):
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute('''
    DELETE FROM sales
    WHERE id = ?
    ''', (sale_id,))
    # Committing the changes and closing the cursor
    connection.commit()
    cursor.close()
# Establishing a connection to the database
conn = sqlite3.connect('apple.db')
# Deleting a specific sales record (e.g., sale_id = 1)
delete_sales_record(conn, 1)
# Closing the connection
conn.close()

В этом коде мы определяем функцию с именем delete_sales_record(), которая принимает соединение с базой данных и sale_id в качестве аргументов. Мы выполняем команду SQL «УДАЛИТЬ ИЗ продаж, ГДЕ id =?» для удаления записи о продажах с указанным sale_id. После удаления записи фиксируем изменения и закрываем курсор.

К концу этого модуля вы должны быть знакомы с обновлением и удалением записей в таблицах SQLite с помощью команд SQL, таких как UPDATE и DELETE. Эти навыки можно применить в реальных случаях использования, связанных с Apple Inc. или любой другой организацией, которая использует базы данных для хранения и анализа данных о продуктах и продажах.

Модуль 8: Введение в SQLAlchemy

Продолжительность: 20 минут

Цель: изучить основы SQLAlchemy, объектно-реляционного преобразователя (ORM) для Python, который упрощает операции с базой данных.

SQLAlchemy — это мощный и гибкий объектно-реляционный преобразователь (ORM) для Python. Он предоставляет набор высокоуровневых API для подключения к реляционным базам данных и выполнения общих операций с базами данных без непосредственного написания запросов SQL. В этом модуле мы рассмотрим основы SQLAlchemy и предоставим практические примеры.

Сначала установите SQLAlchemy с помощью pip:

!pip install sqlalchemy

Теперь давайте создадим файл Python с именем apple_sqlalchemy.py и импортируем необходимые библиотеки:

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Затем создайте движок и базовый класс для ORM:

engine = create_engine("sqlite:///apple_sqlalchemy.db", echo=False)
Base = declarative_base()

Теперь давайте определим простой класс Product, который сопоставляется с таблицей products:

class Product(Base):
    __tablename__ = "products"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    category = Column(String)
    price = Column(Integer)
    def __repr__(self):
        return f"Product(id={self.id}, name={self.name}, category={self.category}, price={self.price})"

Определив класс Product, создайте таблицу «products» в базе данных:

Base.metadata.create_all(engine)

Далее создадим фабрику сессий и сессию для взаимодействия с базой данных:

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

Создав сеанс, мы теперь можем выполнять различные операции с таблицей «продукты». Начнем с добавления нового продукта:

new_product = Product(name="iPhone 13", category="Smartphone", price=799)
session.add(new_product)
session.commit()

Чтобы запросить таблицу «products», мы можем использовать объект сеанса следующим образом:

products = session.query(Product).all()
for product in products:
    print(product)

Чтобы обновить запись, вы можете изменить атрибуты объекта и зафиксировать изменения:

product_to_update = session.query(Product).filter_by(name="iPhone 13").first()
product_to_update.price = 849
session.commit()

Наконец, чтобы удалить запись, вы можете использовать метод delete():

product_to_delete = session.query(Product).filter_by(name="iPhone 13").first()
session.delete(product_to_delete)
session.commit()

Не забудьте закрыть сеанс, когда закончите операции с базой данных:

session.close()

В этом модуле мы рассмотрели основы SQLAlchemy, включая создание механизма, определение схемы таблицы с использованием классов Python и выполнение общих операций с базой данных, таких как вставка, запрос, обновление и удаление с использованием ORM. SQLAlchemy позволяет использовать более Pythonic способ обработки баз данных и может упростить сложные операции с базами данных, что делает его бесценным инструментом для управления и анализа данных в реальных сценариях.

Задание: Создание образца базы данных и управление ею

Цель: учащиеся создадут новую базу данных, добавят таблицу, вставят образцы записей и выполнят различные операции, включая использование циклов для добавления и удаления элементов из базы данных.

Образец решения задания

Для выполнения этой задачи мы будем использовать библиотеки pandas, sqlite3 и requests. Обязательно установите pandas и requests перед запуском кода, используя:

!pip install pandas requests

Вот код:

import pandas as pd
import sqlite3
import requests
# Download data from an internet source (using a CSV file as an example)
url = "https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/data/csv/hw_200.csv"
response = requests.get(url)
open("hw_200.csv", "w").write(response.text)
# Read the CSV file using pandas
data = pd.read_csv("hw_200.csv")
# Establish a connection to the SQLite database
conn = sqlite3.connect("hw_200.db")
# Load the data into a table called 'sample_data' in the SQLite database
data.to_sql("sample_data", conn, if_exists="replace", index=False)
# Define a function to query the database
def query_database(connection, query):
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute(query)
    # Fetch all rows and print them
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)
    # Close the cursor
    cursor.close()
# Query the database
query = "SELECT * FROM sample_data WHERE Index1 > 50"
query_database(conn, query)
# Close the database connection
conn.close()

В этом коде мы сначала загружаем CSV-файл с заданного URL-адреса и сохраняем его локально как «hw_200.csv». Затем мы используем pandas для чтения CSV-файла и сохранения его в DataFrame с именем data. После установления соединения с базой данных SQLite с именем «hw_200.db» мы загружаем данные из DataFrame в таблицу с именем «sample_data» в базе данных.

Мы определяем функцию с именем query_database(), которая принимает соединение с базой данных и SQL-запрос в качестве аргументов. Внутри функции мы выполняем запрос, извлекаем все строки из результата и печатаем их. Наконец, мы закрываем курсор.

Затем мы вызываем функцию query_database() с запросом, который выбирает все строки из таблицы «sample_data», где значение Index1 больше 50. После запроса к базе данных мы закрываем соединение.

Этот код демонстрирует, как загружать данные из интернет-источника, считывать их в кадр данных pandas, загружать данные в базу данных SQLite и запрашивать базу данных.

Заключение

В заключение, это подробное руководство по Python и базам данных, в частности SQLite, снабдило вас знаниями и навыками для эффективного управления данными и их анализа в реальных сценариях. Охватывая широкий круг тем, от создания баз данных и таблиц до обработки и агрегирования данных, мы предоставили вам прочную основу для работы с базами данных в Python. Практические примеры, сосредоточенные вокруг гипотетического варианта использования Apple Inc., продемонстрировали применимость этих методов в реальных ситуациях. Мы надеемся, что по мере того, как вы продвигаетесь в своем пути, основанном на данных, вы будете продолжать развивать эти навыки и раскрывать весь потенциал Python и баз данных для принятия обоснованных решений, оптимизации процессов и достижения успеха в личных и профессиональных начинаниях.

Освоение Python и баз данных: раскройте потенциал данных с помощью реальных приложений и практических…

Цели:

Модуль 1. Введение

Модуль 2. Настройка Python и SQLite

Модуль 3. Создание базы данных и таблиц

Модуль 4. Вставка данных в таблицы

Модуль 5. Запрос данных из таблиц

Модуль 6. Объединение таблиц и агрегирование данных

Модуль 7. Обновление и удаление записей

Модуль 8: Введение в SQLAlchemy

Задание: Создание образца базы данных и управление ею

Образец решения задания

Заключение

Вопросы по теме