零基礎Python數據庫怎么學？大牛帶你揚帆起航
前面寫了幾篇關于數據分析的文章，用爬蟲爬取了全網6500多只基金的作數據分析，算是數據分析篇開了個頭。當時留下了幾個問題，其中一個問題就是我們的數據存儲用的是文件，其實正宗的做法就是用數據庫存儲。因為做數據分析特別是當你的數據量非常大時候或者后端開發的時候，肯定是要用數據庫的，所以學好數據庫非常有必要。好接下來幾篇，我將給大家介紹一下Python在數據庫里面的使用，小伙伴們，我們快開始吧～～
要點:
- 數據庫的分類
- Python如何操作數據庫
- 數據庫環境的搭建
- 數據庫可視化的工具
- 實例寫一個小的數據庫
1.數據庫的分類
關系數據庫和非關系數據庫
1).什么是關系數據庫
關系型數據庫，是指采用了關系模型來組織數據的數據庫，簡單來說，關系模型指的就是二維表格模型，而一個關系型數據庫就是由二維表及其之間的聯系所組成的一個數據組織。象銀行系統會大量的用關系數據庫.比如大家經常用的MySQL就是典型的關系數據庫.
優點：
容易理解：二維表結構是非常貼近邏輯世界的一個概念，關系模型相對網狀、層次等其他模型來說更容易理解
使用方便：通用的SQL語言使得操作關系型數據庫非常方便
易于維護：豐富的完整性(實體完整性、參照完整性和用戶定義的完整性)大大減低了數據冗余和數據不一致的概率
2).什么是非關系數據庫
關系數據庫雖然很好，但是隨著互聯網大規模的爆發，弱點也越來越明顯，比如事務的一致性，多表聯查,高并發等等瓶頸很明顯。
于是NoSQL一詞橫空出世，以鍵值對存儲，且結構不固定，每一個元組可以有不一樣的字段，每個元組可以根據需要增加一些自己的鍵值對，這樣就不會局限于固定的結構，可以減少一些時間和空間的開銷。比如MongoDb就是典型的NoSQL型數據庫(鍵值對大家想到了什么，對json格式).
寫到這里讓我想起了當年的IP和ATM技術之爭，其實沒有那個技術能稱王稱霸數年，獨領風騷只是一時而已，順勢而為才是王道.技術沒有***，只有最適合時代而已.
2.Python如何操作數據庫
市面上現在主流的數據庫有Oracle,MySQL,Mongodb,Redis,SQLite，SQL Server等等，有同學會問這么多數據庫，我的代碼怎么移植啊，放心Python有一個標準數據庫接口為DB-API，Python DB-API為開發人員提供了數據庫應用編程接口，也就是說使用它連接各數據庫后，就可以用相同的方式操作各數據庫。
Python DB-API使用流程也非常簡單：
a).引入 API 模塊
b).獲取與數據庫的連接
c).執行相關的語句進行查詢，搜索和存儲過程
d).關閉數據庫連接
寫到這里，我突然想起來一個故事(把大象放進冰箱),三步搞定,哈哈
3.數據庫環境的搭建,SQLite起步
明白了上面的道理之后，小伙伴肯定會迫不及待的動手操練起來，馬上就要開啟數據庫之旅，我們還是選擇從簡單的開始，先從SQLite開始學習使用，為啥要選SQLite呢，數據庫的學習看似復雜，其實就是一層紙，越過這個障礙，再學其他的數據庫都非常容易的.
SQLite是一個非常簡單,免費，快速而強大的小型數據庫(麻雀雖小五臟俱全),不需要復雜的安裝和管理，輕輕松松使用，非常適合小白入門.而且在linux和Mac上都自帶SQLite3,是不是很爽啊.
(win的同學肯定不樂意了,其實win下安裝非常簡便,大家可以百度一下，最多3分鐘搞定)
我們來看一下SQLite3長啥樣吧，打開Mac終端敲sqlite3：
4.數據庫可視化工具
有的時候需要用可視化的工具來查看我們的數據庫，特別是數據表格很大的時候，能查看SQLite的數據庫文件工具很多，我這里推薦使用DB Browser for SQLite,可以非常直觀的去處理SQLite 文件.
大家可以去sqlitebrowser的官網下載，有win,linux,mac版本，mac版本大概13M,選擇一下下載即可.
5.創建一個數據庫
我們先來創建一個數據庫，創建數據庫的方法有很多種，我們可以用sqlite3命令行創建，也可以用Python代碼去寫一個新的數據庫，也可以用DB Browser for SQlite圖形可視化創建，對于零基礎的小白，我們先用最簡單的圖形界面創建吧.
1).打開DB Browser
step1:點擊新建數據庫
step2:取一個名字，比如Students
step3:點擊save
2).建表
一個數據庫可以用很多表，我們新建一個叫demo的表，里面的列分別是
id:INTEGER(相當于int型)
name：TEXT(相當于string型)
sex：TEXT(相當于string型)
age：INTEGER(相當于int型)
關于SQLite里面的語法，下一篇會細細講，這里大家有一個大體的認識就可以了.
3).編輯表的內容
step1:點擊Brower data
step2:點擊新建記錄
step3:增加每一行的內容
然后保存退出，就會在上面***步保存的地方(Desktop)，出現了一個Students.db
6.命令行查詢數據庫內容
剛才我們新建了一個Students.db文件，里面其實是一個3*4的二維表格，大家是不是想用sqlite方式看一下呢,好，我們下面打開一個終端,然后用sqlite3 Students.db打開看一下
敲.tables
會出現一個demo表格
敲select * from demo;
會出現demo表格里面的內容
注意：
sql語句一定以;結尾
是不是和我們用圖形界面創建的表的內容，一模一樣啊.有同學問，SQLite里面的數據格式是一個二維表，我們的NumPy,Pandas不是專門修理二維表的嗎，比如CSV,Excel文件，哇這位同學你太有才了，是的，數據分析很重要的一個過程就是，把數據清洗成表結構，存入數據庫，其實CSV文件是可以直接秒變SQL db文件的.
7.SQLite-Python|主角登場
經過前面6個主題的鋪墊，拋磚引玉了這么久,我們的Python主角也該上場了.我們最最重要的目的就是用Python來讀寫數據庫，今天我們先來讀一下.
1).Pip 安裝SQLite3模塊
有很多種方法可以安裝，簡單的用pip install sqlite3或者pycharm里面安裝一下
2).讀取數據庫demo表格
a).sqlite3.connect打開數據庫文件
b).獲得游標cursor
c).執行一個SQL語句，這里是查詢全表
d).打印每一行的數據
e).不要忘記關閉游標和數據庫
結論：
好了，Python數據庫入門篇就先講到這里了，是不是很簡單，今天很多內容沒有展開講，為的就是讓小白用戶能通俗的進入數據庫的殿堂，后面會由淺入深的慢慢一層一層講。
數據庫其實沒有想象的那么神秘，那么難的。大家動手搭建個環境就可以入手了，而且可視化工具雖然很方便，當然還是建議大家從命令行入手，這樣對你系統的了解數據庫的操作很有幫助。
數據分析之數據庫篇我的項目主要用的是MySQL和Mongodb,這兩者各有千秋，都是我的***,應用的場景稍微不一樣，我們后面會講到的。
