A. python與sql應該怎麼選擇
Python和SQL並不沖突，很多時候需要先用SQL選取想要的數據然後再用Python做處理和分析。
SQL學起來更快而且也更符合題主想做金融數據分析的要求，不過SQL入門其實很簡單，之後在工作中精通就好，SQL了解了之後就可以接著學Python或者其他符合題主要求的工具了。
Python（計算機編程語言）：
Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。
Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。
ython解釋器易於擴展，可以使用C或C++（或者其他可以通過C調用的語言）擴展新的功能和數據類型。 Python 也可用於可定製化軟體中的擴展程序語言。Python豐富的標准庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。
2021年10月，語言流行指數的編譯器Tiobe將Python加冕為最受歡迎的編程語言，20年來首次將其置於Java、C和JavaScript之上。
B. sql和python哪個難學
綜述：python。
實際上兩者的難度是相似的。 相對而言SQL可能相對容易一些。 畢竟，SQL不需要很多命令，並且更容易編寫。要學習結構化查詢語言，您必須首先學習資料庫的基礎知識，然後再學習SQL動詞的用法。
簡介：
Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。
Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。
C. sql與python區別是什麼有什麼聯系
一、性質不同
1、sql：是一種特殊目的的編程語言，是一種資料庫查詢和程序設計語言。
2、python：Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。
二、作用不同
1、sql：用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統。
2、python：Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。
三、特點不同
1、sql：不要求用戶指定對數據的存放方法，也不需要用戶了解具體的數據存放方式，所以具有完全不同底層結構的不同資料庫系統, 可以使用相同的結構化查詢語言作為數據輸入與管理的介面。
2、python：Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。
D. python如何操作SQL語句
這里有個比較清楚的解答：
http://..com/question/262503775.html
但是你的是一個文本的話，就要稍微改一下咯
如果改成cx_Oracle的話，就是這樣的：
import sys
import cx_Oracle
import os
class handleDataBase:
def __init__(self,user,passwd,server,sql):
self.user=user
self.passwd=passwd
self.server=server
self.sql=sql
self.conn = cx_Oracle.connect("%s/%s@%s"%(self.user,self.passwd,self.server))
def selectDB(self):
cursor = self.conn.cursor()
cursor.execute("select count(1) from search_item_08")
ret = cursor.fetchall()
cursor.close()
print ret
return ret
def closeDB(self):
self.conn.close()
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) < 4:
print "Need Arguments: user passwd server"
sys.exit(1)
user=sys.argv[1]
passwd=sys.argv[2]
server=sys.argv[3]
#sql='select count(1) from search_item_08;' #注意這里要改
sql = open('a.sql','r').read() #改成從文件讀取
#接下來就訪問資料庫了
handleDB = handleDataBase(user,passwd,server,sql)
handleDB.selectDB()
handleDB.closeDB()
E. SQL和Python 哪個更容易自學
SQL更容易自學。
結構化查詢語言簡稱SQL。結構化查詢語言是高級的非過程化編程語言，允許用戶在高層數據結構上工作。它不要求用戶指定對數據的存放方法，也不需要用戶了解具體的數據存放方式。
所以具有完全不同底層結構的不同資料庫系統, 可以使用相同的結構化查詢語言作為數據輸入與管理的介面。結構化查詢語言語句可以嵌套，這使它具有極大的靈活性和強大的功能。
功能：
1、SQL數據定義功能：能夠定義資料庫的三級模式結構，即外模式、全局模式和內模式結構。在SQL中，外模式又叫做視圖，全局模式簡稱模式，內模式由系統根據資料庫模式自動實現，一般無需用戶過問。
2、SQL數據操縱功能：包括對基本表和視圖的數據插入、刪除和修改，特別是具有很強的數據查詢功能。
3、SQL的數據控制功能：主要是對用戶的訪問許可權加以控制，以保證系統的安全性。
以上內容參考網路—sql
F. 會python學sql難嗎
會python學sql不難。python和sql其實兩個都差不多，文科的話，sql可能相對要容易一些。畢竟sql需要用的命令不多，寫起來也更容易點。
G. 如何用python寫sql
python可以利用pymysql模塊操作資料庫。
什麼是 PyMySQL？
PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用於連接 MySQL 伺服器的一個庫，Python2中則使用mysqldb。
PyMySQL 遵循 Python 資料庫 API v2.0 規范，並包含了 pure-Python MySQL 客戶端庫。
PyMySQL 安裝
在使用 PyMySQL 之前，我們需要確保 PyMySQL 已安裝。
PyMySQL 下載地址：https://github.com/PyMySQL/PyMySQL。
如果還未安裝，我們可以使用以下命令安裝最新版的 PyMySQL：
$ pip3 install PyMySQL
如果你的系統不支持 pip 命令，可以使用以下方式安裝：
1、使用 git 命令下載安裝包安裝(你也可以手動下載)：
$ git clone https://github.com/PyMySQL/PyMySQL$ cd PyMySQL/$ python3 setup.py install
2、如果需要制定版本號，可以使用 curl 命令來安裝：
$ # X.X 為 PyMySQL 的版本號$ curl -L https://github.com/PyMySQL/PyMySQL/tarball/pymysql-X.X | tar xz$ cd PyMySQL*$ python3 setup.py install
$ # 現在你可以刪除 PyMySQL* 目錄
注意：請確保您有root許可權來安裝上述模塊。
安裝的過程中可能會出現"ImportError: No mole named setuptools"的錯誤提示，意思是你沒有安裝setuptools，你可以訪問https://pypi.python.org/pypi/setuptools找到各個系統的安裝方法。
Linux 系統安裝實例：
$ wget https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py$ python3 ez_setup.py
資料庫連接
連接資料庫前，請先確認以下事項：
您已經創建了資料庫 TESTDB.
在TESTDB資料庫中您已經創建了表 EMPLOYEE
EMPLOYEE表欄位為 FIRST_NAME, LAST_NAME, AGE, SEX 和 INCOME。
連接資料庫TESTDB使用的用戶名為 "testuser" ，密碼為 "test123",你可以可以自己設定或者直接使用root用戶名及其密碼，Mysql資料庫用戶授權請使用Grant命令。
在你的機子上已經安裝了 Python MySQLdb 模塊。
如果您對sql語句不熟悉，可以訪問我們的SQL基礎教程
- Database version : 5.5.20-log
- ..................................user_id = "test123"password = "password"con.execute('insert into Login values( %s, %s)' % (user_id, password))..................................
fetchone():該方法獲取下一個查詢結果集。結果集是一個對象
fetchall():接收全部的返回結果行.
rowcount:這是一個只讀屬性，並返回執行execute()方法後影響的行數。
- fname=Mac, lname=Mohan, age=20, sex=M, income=2000
原子性（atomicity）。一個事務是一個不可分割的工作單位，事務中包括的諸操作要麼都做，要麼都不做。
一致性（consistency）。事務必須是使資料庫從一個一致性狀態變到另一個一致性狀態。一致性與原子性是密切相關的。
隔離性（isolation）。一個事務的執行不能被其他事務干擾。即一個事務內部的操作及使用的數據對並發的其他事務是隔離的，並發執行的各個事務之間不能互相干擾。
持久性（rability）。持續性也稱永久性（permanence），指一個事務一旦提交，它對資料庫中數據的改變就應該是永久性的。接下來的其他操作或故障不應該對其有任何影響。
實例：
以下實例鏈接 Mysql 的 TESTDB 資料庫：
實例(Python 3.0+)
#!/usr/bin/python3
import pymysql
# 打開資料庫連接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用 cursor() 方法創建一個游標對象 cursorcursor = db.cursor()
# 使用 execute() 方法執行 SQL 查詢 cursor.execute("SELECT VERSION()")
# 使用 fetchone() 方法獲取單條數據.data = cursor.fetchone()
print ("Database version : %s " % data)
# 關閉資料庫連接db.close()
執行以上腳本輸出結果如下：
創建資料庫表
如果資料庫連接存在我們可以使用execute()方法來為資料庫創建表，如下所示創建表EMPLOYEE：
實例(Python 3.0+)
#!/usr/bin/python3
import pymysql
# 打開資料庫連接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用 cursor() 方法創建一個游標對象 cursorcursor = db.cursor()
# 使用 execute() 方法執行 SQL，如果表存在則刪除cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")
# 使用預處理語句創建表sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
FIRST_NAME CHAR(20) NOT NULL,
LAST_NAME CHAR(20),
AGE INT,
SEX CHAR(1),
INCOME FLOAT )"""
cursor.execute(sql)
# 關閉資料庫連接db.close()
資料庫插入操作
以下實例使用執行 SQL INSERT 語句向表 EMPLOYEE 插入記錄：
實例(Python 3.0+)
#!/usr/bin/python3
import pymysql
# 打開資料庫連接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標 cursor = db.cursor()
# SQL 插入語句sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""try: # 執行sql語句
cursor.execute(sql)
# 提交到資料庫執行
db.commit()except: # 如果發生錯誤則回滾
db.rollback()
# 關閉資料庫連接db.close()
以上例子也可以寫成如下形式：
實例(Python 3.0+)
#!/usr/bin/python3
import pymysql
# 打開資料庫連接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標 cursor = db.cursor()
# SQL 插入語句sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
VALUES ('%s', '%s', %s, '%s', %s)" % ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)try: # 執行sql語句
cursor.execute(sql)
# 執行sql語句
db.commit()except: # 發生錯誤時回滾
db.rollback()
# 關閉資料庫連接db.close()
以下代碼使用變數向SQL語句中傳遞參數:
資料庫查詢操作
Python查詢Mysql使用 fetchone() 方法獲取單條數據, 使用fetchall() 方法獲取多條數據。
實例：
查詢EMPLOYEE表中salary（工資）欄位大於1000的所有數據：
實例(Python 3.0+)
#!/usr/bin/python3
import pymysql
# 打開資料庫連接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標 cursor = db.cursor()
# SQL 查詢語句sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE
WHERE INCOME > %s" % (1000)try: # 執行SQL語句
cursor.execute(sql)
# 獲取所有記錄列表
results = cursor.fetchall()
for row in results: fname = row[0]
lname = row[1]
age = row[2]
sex = row[3]
income = row[4]
# 列印結果
print ("fname=%s,lname=%s,age=%s,sex=%s,income=%s" % (fname, lname, age, sex, income ))except: print ("Error: unable to fetch data")
# 關閉資料庫連接db.close()
以上腳本執行結果如下：
資料庫更新操作
更新操作用於更新數據表的的數據，以下實例將 TESTDB 表中 SEX 為 'M' 的 AGE 欄位遞增 1：
實例(Python 3.0+)
#!/usr/bin/python3
import pymysql
# 打開資料庫連接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標 cursor = db.cursor()
# SQL 更新語句sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1 WHERE SEX = '%c'" % ('M')try: # 執行SQL語句
cursor.execute(sql)
# 提交到資料庫執行
db.commit()except: # 發生錯誤時回滾
db.rollback()
# 關閉資料庫連接db.close()
刪除操作
刪除操作用於刪除數據表中的數據，以下實例演示了刪除數據表 EMPLOYEE 中 AGE 大於 20 的所有數據：
實例(Python 3.0+)
#!/usr/bin/python3
import pymysql
# 打開資料庫連接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標 cursor = db.cursor()
# SQL 刪除語句sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (20)try: # 執行SQL語句
cursor.execute(sql)
# 提交修改
db.commit()except: # 發生錯誤時回滾
db.rollback()
# 關閉連接db.close()
執行事務
事務機制可以確保數據一致性。
事務應該具有4個屬性：原子性、一致性、隔離性、持久性。這四個屬性通常稱為ACID特性。
Python DB API 2.0 的事務提供了兩個方法 commit 或 rollback。
實例
實例(Python 3.0+)
# SQL刪除記錄語句sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (20)try: # 執行SQL語句
cursor.execute(sql)
# 向資料庫提交
db.commit()except: # 發生錯誤時回滾
db.rollback()
對於支持事務的資料庫， 在Python資料庫編程中，當游標建立之時，就自動開始了一個隱形的資料庫事務。
commit()方法游標的所有更新操作，rollback（）方法回滾當前游標的所有操作。每一個方法都開始了一個新的事務。
錯誤處理
DB API中定義了一些資料庫操作的錯誤及異常，下表列出了這些錯誤和異常:
異常
描述
Warning 當有嚴重警告時觸發，例如插入數據是被截斷等等。必須是 StandardError 的子類。
Error 警告以外所有其他錯誤類。必須是 StandardError 的子類。
InterfaceError 當有資料庫介面模塊本身的錯誤（而不是資料庫的錯誤）發生時觸發。 必須是Error的子類。
DatabaseError 和資料庫有關的錯誤發生時觸發。 必須是Error的子類。
DataError 當有數據處理時的錯誤發生時觸發，例如：除零錯誤，數據超范圍等等。 必須是DatabaseError的子類。
OperationalError 指非用戶控制的，而是操作資料庫時發生的錯誤。例如：連接意外斷開、 資料庫名未找到、事務處理失敗、內存分配錯誤等等操作資料庫是發生的錯誤。 必須是DatabaseError的子類。
IntegrityError 完整性相關的錯誤，例如外鍵檢查失敗等。必須是DatabaseError子類。
InternalError 資料庫的內部錯誤，例如游標（cursor）失效了、事務同步失敗等等。 必須是DatabaseError子類。
ProgrammingError 程序錯誤，例如數據表（table）沒找到或已存在、SQL語句語法錯誤、 參數數量錯誤等等。必須是DatabaseError的子類。
NotSupportedError 不支持錯誤，指使用了資料庫不支持的函數或API等。例如在連接對象上 使用.rollback()函數，然而資料庫並不支持事務或者事務已關閉。 必須是DatabaseError的子類。
H. 數據處理簡單對比：Excel，SQL，Python
無論是什麼工具，做數據分析的時候一定會涉及到兩類工作：
這篇文章簡單對比一下Excel、SQL和Python在這兩類任務上的實現過程，從而對比其異同。
如圖所示，所涉及的共有三個表：
可以看到，score表通過sno和student表連接、通過cno和course表連接。
另外，這張截圖截自Excel，主要是為了方便後面Excel部分的討論。
現在，我想要合並三張表，得到新表merge_table，表包含的列一次為：sno，cno，degree，sname，cname。
即，新表中包含score表的所有列，student表的sname列，以及course表的cname列。
為了討論方便，先上結果：
首先，在 A17:E17 單元格創建所需列名，然後通過簡單復制粘貼得到 A18:C28 這三列的數據。
D、E列的數據可以通過以下兩種方法實現：
兩種方法實現邏輯和結果都一樣，但前者調用的時候比後者稍復雜。為了說明，D列數據的提取我使用了方法1，E列數據的提取我使用了方法2。
D列：
首先在 D18 單元格輸入以下函數（函數中的單元格所對應的數據請看圖01）
接著下拉函數至 D28 。
E列：
在 E18 單元格輸入以下函數（函數中的單元格所對應的數據請看圖01）
接著下拉函數至 E28 。
注意，如果要提取某個表中的多個列的數據，比如除了sname，我還想得到ssex、sbirthday和class的數據，由於這些列是一同儲存在student表中的，用 VLOOPKUP() 顯然更高效。
如果想要加快效率，還可以在原student表上新增一行，用數字x來表示第x列，然後在調用 VLOOPKUP() 時，直接把第三個參數指向這一行。
在合並關聯表上，SQL非常便捷。實現的語句有兩個（先創建或者導入原數據表）：
或
兩種方法返回的結果相同，結果如下：
我用的MySQL，不知道為什麼合並後行的順序變了=。=
在Python中，首先導入 numpy 和 pandas 模塊：
接著導入數據表。
之後通過以下語句實現merge_table表的建立：
結果如下：
現在假設score表多了一行數據：
如圖所示，藍色部分為多出的數據，且課程6-106在course表中不存在。請無視邏輯問題，主要是為了方便討論:）
遇到這種情況，上述的實現方法會出現一個問題：
因為課程號6-106在course表裡並不存在，所以函數在返回值的時候出錯了。
解決的辦法有一個，就是在原函數上嵌套 IF() 函數。比如我把 E29 的函數更改為：
如果函數計算結果錯誤，則返回0。
在SQL中，如果出現此類情況， LEFT JOIN 會返回NULL值：
如果想把NULL值替換為0，查詢合並表的時候可以加上 isnull() 函數（MySQL中此函數寫作 ifnull() ）：
如果函數計算結果錯誤，則返回0
返回結果和Excel的差不多，就不上圖了。
Python中情況類似：
如果想把NaN值替換為0，只需要在創建merge_table表之後，添加一行語句：
返回結果也不上圖了，和Excel的一樣。
面對合並表中數據不匹配，SQL和Python中都可以在合並表的時候把多出項忽略不計，只要把 LEFT JOIN 換成 INNER JOIN 就行了。但Excel不能自動刪除多出項所在行。
為了方便，現在做一個透視表，該表返回 選了課的同學的學號和其平均課程成績 。
三個軟體對於透視表的實現都很友好，並且效率相近。
Excel在數據透視表工具下把列各種拖拽就行了。
另外，Excel的數據透視表可以選擇返回合計（Grand Total）或者不返回。
語句：
結果：
語句：
結果：
一般做透視表的最終目的是作圖，畢竟一圖勝千語。
從這個目的出發，Python比SQL、Excel更實用，一來Python比Excel作圖高效很多，二來SQL不能作圖。
通過上述對比可以發現，Excel合並關聯表比SQL、Python要低效得多，而且在「數據不匹配」問題上解決得不好；而在另一方面，三者在創建透視表上表現相似，就看你習慣用哪個了:)
I. sql 轉python
幹嘛轉化呢?
python也支持mysql, sqlite3資料庫
如果你的數據小, 你可以使用sqlite3.
先把數據放入sqlite3, 然後再查詢.
J. sql和python先學習哪個
一個是資料庫，一個是編程語言。軟體離不開數據，也離不開處理數據的工具。兩者是相輔相成的，先學習哪個不重要，因為你肯定兩個都要會，也就是說你都要學，先學哪個就不重要了。