在编程时，小挫折可能与大难题一样令人痛苦。没人希望在费劲心思之后，只是做到弹出消息窗口或是快速写入数据库。因此，程序员都会喜欢那些能够快速处理这些问题，同时长远来看也很健壮的解决方案。下面这6个Python库既可以快速解决眼前的棘手问题，同时也能够作为大型项目的基础。Pyglet是什么：是一个纯Python语言编写的跨平台框架，用于开发多媒体和窗口特效应用。为什么需要它：从头开发图形界面应用所需要的功能模块是十分繁琐的，Pyglet提供了大量现成的模块，省去了很多的时间：窗口函数，OpenGL特效，音频与视频回放，键鼠处理以及图片处理。（不过，Pyglet并没有提供类似按钮、工具栏或菜单等UI部件。）所有上述模块都是在Windows、OS X或Linux平台下原生实现的，并不依赖外部二进制包；它是纯Python语言编写的。Pyglet通过BSD协议发布，可以用于任何商业和开源项目。Peewee是什么：Peewee是一个小型但是十分强大的库，支持通过ORM的方式访问数据库，原生支持SQLite、MySQL和PostgreSQL等数据库。为什么需要它： 任何一个需要经常使用外部数据的应用基本都会用到数据库，但是通过临时连接从数据库中读写数据会带来很多麻烦。Peewee提供了一条访问数据库资源的安全、稳定的通道。对于Python程序员和数据库工程师来说，该库所提供的Python类使用起来将会得心应手。有了Peewee的支持，我们可以快速便捷地访问数据库，后续还可以扩展加入更多的选项，不需要重新设计。Peewee同时原生支持数据库事务（transaction），并有许多可选的额外模块，提供了从数据库连接池（connection pooling）到类似多对多（many-to-many）的高级field类型等功能。Bottle是什么： 是一个小型的轻量网络开发框架，同时速度也很快。为什么需要它： 如果你只是想快速创建一个Restful API接口，或者只想用网络开发框架的做一个简单的应用，Bottle可以轻松地满足你的要求。它具备了你将需要的所有功能：路由、模板、访问请求与响应数据（request and response data）、支持多种网络服务器以及WebSockets等高级功能。创建一个应用所需的工作极少，而且Bottle在设计时就考虑了可扩展性，如果需要更多高级功能，随时就可以接入。Invoke是什么：简单来说，让你通过一个Python库便捷地执行系统管理任务。为什么需要它： 谁不想要一个“可以运行shell命令、定义并归类执行任务的简洁、高级接口”呢？利用Python替代一般的shell脚本，并执行相应的任务，是完全合理的。Invoke提供了执行常见命令行任务并进行管理的解决方案。对于Invoke来说，每个管理任务就像是Python函数一样，可以在此基础上优雅地设计更为复杂的任务。需要注意的是，Invoke当前仍是预览版；如果你想使用稳定的工具（即使是不再积极开发），可以考虑Invoke的前身——Fabric。Splinter是什么：是一个自动化测试网络应用的Python库。为什么需要它： 大家都知道，没有什么比自动化网络应用测试更无聊的事了。有了Splinter，就可以将打开浏览器、输入URL、填写表单、点击按钮等全部操作自动化。特定的浏览器需要使用相应的驱动器（drivers），不过还好已经自带了Chrome和Firefox驱动器。另外，Splinter还可以通过Selenium Remote来远程控制其他机器上的浏览器。你甚至可以在目标浏览器中手动执行JavaScript代码。如果你想知道某个浏览器在浏览指定网站时的具体情况，那么Splinter将是一个很有用的工具。如果想了解不依赖浏览器与网站进行交互，可以查看。(译者：Twill是一种脚本语言，支持用户通过命令行浏览网络。)Arrow是什么：这个库可以更好地处理Python中的日期和时间（data/time）。为什么需要它： 处理时区、日期转换、应对不同的日期格式以及其他日期相关的东西，足够让你头疼一天半的。如果使用Python自带标准库中的模块，那么估计你得头疼两天了。改用Arrow库的话有四大好处，不管长期还是短期都是很有用的。第一，它可以完美替代Python中的datetime模块，这意味着你仍可以使用类似.now()和.utcnow()这些常见的函数调用形式。第二，它提供了满足转换时区等常见需求的方法。第三，它提供了“人性化”的日期/时间信息——也就是，它可以很轻松地告诉你某件事是在“一小时以前”发生的，或是“将在两小时后”发生。第四，它很容易地将日期/时间信息转换为当地时间。原文链接：译文链接：BestSDK(bestsdk)　
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最适合数据分析师的数据库为什么不是MySQL？！
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？
虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。
Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。例如，在Redshift中如何获取当前时间，是NOW()、CURDATE()、CURDATE、SYSDATE 还是WHATDAYISIT。
在Mode公司，分析师每天都会使用各种不同的语言编写几千个查询，运行在Mode编辑器里的查询超过百万个，而Benn Stancil就是从这些数据出发，对MySQL、PostgreSQL、Redshift、SQL Server、BigQuery、Vertica、Hive和Impala这八款数据库进行了比较。
1.查询错误是否容易解决
首先，Benn Stancil认为查询错误是否容易解决是衡量数据库的一个最基本指标。数据库提供的错误信息（通常是语法错误、函数名错误、逗号错位等）最能表明该系统是否会对数据分析师造成极大的挫败感。通过对8种数据库查询错误频率的比较，Benn Stancil发现Vertica和SQL Server错误率最高，MySQL和Impala最低，如图所示：
但是，对于该结果Benn Stancil认为可能有点不严谨，因为Impala、MySQL和Hive是开源的免费产品，而Vertica、SQL Server和BigQuery不是，后三者的用户通常是有充足分析预算的大型企业，其较高的错误率很有可能是由于使用更深入而不是语言“更难用”。
除了错误率之外，Benn Stancil还讨论了复杂性。虽然不同语言其查询长度、查询复杂性和语言复杂性之间的关系盘根错节，要界定清楚很难，但可以间接使用查询长度作为度量的指标，因为一门语言之所以简单很有可能是因为它简洁。这八种数据库查询长度的统计结果如下：
如果说单纯地比较最终的长度有失偏颇，那么可以看看随着分析的逐步深入，查询逐渐变复杂的过程中，其修改次数与长度之间的关系：
该图显示，经过20次左右的编辑之后，查询长度通常会变为之前的2倍，而在100次编辑之后，长度会变为之前的3倍。那么在修改的过程中，其编辑次数与出错的比率又是什么样子的呢？
从图中可以看出，PostgreSQL、MySQL和Redshift的错误率较低，Impala、BigQuery和SQL Server的错误率较高。另外，和之前一样，Vertica的错误率依然最高。
3.分析师技能
此外，Benn Stancil认为分析师的技能也很重要。他对使用多个数据库并且在每个数据库上至少运行了10个查询的分析师进行了统计，计算了这些分析师在每个数据库上的查询错误率，并根据统计结果构建了下面的矩阵：
该矩阵展示的是顶部数据库与左边数据库相比其错误率的差别，数值越高表现就越差。例如，Hive和BigQuery交叉处的“20.2”表示：对使用这两款数据库的分析师，其使用Hive的错误率要比使用BigQuery高20.2。最底部的Total行是结果总计，从中可以看出MySQL和PostgreSQL始终表现较好；Vertica跳跃最大，几乎是从最底部跳到了中游，打败了SQL Server 和Hive，这也暗示了Vertica的高错误率很可能是由于分析师的能力而不是语言本身。
最后，Benn Stancil认为在分析的这8个数据库中，MySQL和PostgreSQL编写SQL最简单，应用也最广泛，但与Vertica和SQL Server相比它们的特性不够丰富，而且速度要慢。综合各方面的因素，Redshift或许才是最好的选择。
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Python程序员都会喜欢的6个库
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馆藏&19432
TA的最新馆藏有没有python关于mysql数据库方面的书籍 - Python -_百度知道
有没有python关于mysql数据库方面的书籍 - Python -
有没有python关于mysql数据库方面的书籍！！
是个连接数据库的问题
连接方式都是相同的 具体代码不同而已. 用db，基本上都是下面几步（假设数据库模块名为db）.execute查询数据库.commit3，就直接用conn，用cur，假设连接对象为conn2;cur，所以数据库操作都有统一的模式.execute查询：1.fetchone&#47，可能修改数据库需要conn. 如果需要返回查询结果则用conn. 如果该数据库操作不需要返回结果.commit4.connect创建数据库连接.fetchall/cur.cursor创建游标对象cur。根据数据库事 务隔离级别的不同，可能修改数据库需要conn. 关闭cur, 通过cur，根据数据库事务隔离级别的不同， 百度MySQLdbpython的数据库模块有统一的接口标准.fetchmany返回查询结果
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