众所周知 Python 和 SQL 是两种最流行的编程语言。如今，数据分析 和 数据管理 至关重要，这些语言在处理数据中发挥着重要作用。SQL 和 Python 用于不同的目的，因为 SQL 用于数据管理，而 Python 用于开发、机器学习、数据分析等。在这篇文章中，你将了解Python和SQL之间的区别，这将帮助你了解先学 Python 还是先学SQL？ 了解这两种语言之间的差异对于数据专业人员根据自己的需求进行工作至关重要。让我们深入探讨这个概念。
什么是Python？
Python 是一种动态类型且众所周知的通用编程语言。它是一种易于学习且用途广泛的语言。它本质上是解释性的，这意味着我们可以逐行执行 Python 代码。这使得 Python 语言更易于调试和移植。以下是 Python 的一些特性：
- 简单易读： Python是一种非常简单的语言，其语法与英语类似，易于用户理解和学习。
- 可移植性：Python本质上是可移植的，因此可以在 Windows、Linux、macOS 和 Raspberry Pi等不同平台上运行。
- 支持社区：Python 拥有活跃的社区和许多用于使用该语言和学习更多概念的资源。
- 用途：Python 用于数据科学、机器学习、游戏开发和科学学习。
为什么选择Python？
Python 是一种多功能语言，可用于广泛的任务，使其适合各种不同的项目和行业。通过使用广泛的库和框架，你可以进行数据分析和操作，并且通过使用Pandas、Numpy 等库，你将能够获得强大的功能。Python 拥有庞大的开发人员社区，他们为 Python 的发展做出了贡献，提供了有助于学习和解决问题的教程、资源和论坛。Python是一种易于学习和可读的语言，它具有简单的语法，有助于更轻松地学习和编写代码。
什么是 SQL？
SQL（结构化查询语言）是一种声明性语言，可用于检索和管理关系数据库中的数据。它有助于指定数据结构、修改数据和指定安全约束。要理解SQL，首先掌握数据库知识很重要。数据库是有组织的数据的集合。它的语言灵活且易于理解。SQL帮助我们创建数据库和表、插入数据、检索数据、更新数据以及从数据库中删除数据。SQL中有两个主要命令：DDL和 DML，提供在数据库中修改、创建、删除和插入数据的命令。以下是 SQL 的一些关键特性：
- 快速查询处理： 通过使用删除、操作、插入等几乎不需要时间就能完成的操作，可以快速检索大数据。
- 可移植性：SQL 可以在笔记本电脑、PC、服务器和操作系统等各种平台上使用。
- 灵活性：SQL 本质上是灵活的，它具有自由格式的语法，为用户提供构造 SQL 语句的能力。
- 用途：它可用于对数据库中的数据执行各种任务，例如创建表、删除表、添加、更新、删除记录、排序和过滤数据、连接和创建视图等。它可用于金融、医疗保健、零售、制造和物流等行业。
为什么选择 SQL？
SQL是一种旨在处理数据库的编程语言。它是 RDBMS（关系数据库管理系统）使用的通用数据库语言。对于行业标准数据管理，SQL 似乎可以与其他系统和技术集成。通过使用 SQL，可以轻松地在不同应用程序之间交换数据，因为它支持各种数据交换格式，例如 CSV、JSON和 XML。SQL允许各种安全和访问控制，可以确保用户身份验证。
Python 与 SQL 比较
相比之下，Python可以处理大量数据，包括 Web开发、数据分析、人工智能、机器学习等，而SQL则用于数据库交互。以下是这两种语言的特性之间的差异。
| 特征 | Python | SQL |
|---|---|---|
| 类型 | 它是用于开发和软件领域的高级语言。 | SQL 是一种结构化查询语言，用于数据操作。 |
| 版本 | Python 3 | SQLite、MySQL、PostgreSQL |
| 表现 | 对于更复杂的操作，Python 速度较慢。 | 它针对数据a=检索和操作进行了优化。 |
| 功能性 | 用于通用目的。 | 用于管理关系数据库。 |
| 测试 | 丰富的可用测试框架 | 可用的测试框架有限。 |
| 可扩展性 | 可针对应用程序进行扩展 | 可扩展以处理大量数据 |
| 库 | python 中的库和框架范围很广。 | SQL 中可用的库有限。 |
| 生态系统 | 提供广泛的库和框架 | RDMS 选项和工具的范围很广。 |
| 开源 | Python 是开源的。 | SQL 的具体实现可能会有所不同 |
你应该学习哪种语言：Python 与 SQL？
学习语言取决于你的目标和需求。如果你想学习如何使用关系数据库中的数据并处理数据，那么 SQL 可能是更好的选择。如果你想在数据库架构、软件开发和数据库管理领域从事职业，那么你需要学习 SQL 语言。而我们谈论的是Python，它用于执行复杂数据的分析和开发。机器学习工程、数据科学、数据可视化等都可以通过学习Python成为职业选择。在 SQL 和 Python 之间进行选择时需要考虑的一些方面：
- 机器学习：对于 ML Python 是更好的选择，因为它有库和框架。
- Web开发：Python和SQL这两种语言都可以用于 Web开发，但对于更复杂的Web应用程序，Python是更好的选择。
- 易于学习：与 Python 相比，SQL是更简单易学的语言，但Python更具适应性和通用性。
- 就业市场：如今，SQL 和 Python 这两种语言在市场上的需求量都很大，因此你无需担心市场上对技能的要求。
- 数据分析：对于数据可视化，Python是更好的选择，可以处理复杂的计算和可视化。
- 经验水平：如果你是初学者，那么 SQL 可能是最好的选择，因为它很容易学习，但如果你是有编程经验的人，那么你可以从 Python 开始。
我可以同时使用 SQL 和 Python 吗？
很高兴知道你可以同时使用 SQL 和 Python 。如上所述，我们可以通过 SQL 从数据库中检索和管理数据，而通过使用 Python，我们可以执行复杂且多样的数据分析和可视化任务。许多数据科学家和数据分析师同时使用这两种语言来可视化和管理数据库中的数据。如何将 SQL 和 Python 一起使用有很多原因。
- SQL 和 Python 用于构建允许用户与数据交互的 Web 应用程序。SQL 可用于管理数据，而通过使用 Python，你可以交互地创建应用程序用户。
- SQL 用于检索数据，Python 可以根据用户的需求清理、分析和更改数据。
- 在构建机器学习模型时，你可以使用 Python，并且可以使用 SQL 将该模型部署到数据库。
总结
在SQL 与 Python 的对比中，没有明显的赢家，因为每个人都有其独特的优势和专业领域。SQL 在数据库管理和结构化数据分析方面表现出色，而 Python 的多功能性使其成为各种数据相关和一般编程任务的强大竞争者。
