Пересказ статьи Gary Svenson. Getting Started with Google MCP Toolbox for Databases: A Practical Guide
Что такое MCP Toolbox?
MCP Toolbox от Google является бесплатной утилитой с открытыми кодами, которая действует как мост между вашими приложениями ИИ и базами данных. Можно представить ее как универсальный транслятор: ваш ИИ может делать простые запросы, а MCP Toolbox преобразует их в запросы к базе данных (например, SQL), используя протокол MCP (Model Context Protocol) - стандартизованный способ взаимодействия инструментов и моделей.
Зачем использовать MCP Toolbox?
MCP Toolbox - это больше, чем просто транслятор запросов. Он оптимизирует ваш рабочий процесс, повышает безопасность и упрощает управление вашими ИИ-проектами.
Continue reading "Начинаем работать с Google MCP Toolbox для баз данных: практическое руководство"
Пересказ статьи Christopher Jones. The best of Relational and JSON — at the same time
Двойственные представления таблица-JSON в Oracle Database 23ai позволяют хранить данные в виде строк таблицы для получения преимуществ доступа SQL в реляционной модели, в то же время допуская доступ чтения и записи в виде документов JSON для
тех же самых данных. Они могут использоваться из таких языков, как Node.js и ODP.NET. В этой статье показывается, как использовать новые представления в Python.
Реляционная модель великолепна: вы можете избегать дублирования данных; гарантируется согласованность данных; вы имеете доступ посредством очень мощного и очень эффективного языка - SQL. Но от разработчиков требуется определить реляционную схему - таблицы, столбцы и типы данных - прежде, чем начать писать код. Не так легко предсказать будущее использование системы, которое может вызывать затруднения для выбранной схемы.
Вот почему вы так любите JSON. Объект JSON может содержать информацию для одного случая использования без необходимости использовать SQL для соединения таблиц. Доступ через простой запрос или единичное обращение к API базы данных. JSON имеет гибкую схему, поэтому, поскольку ваши случаи использования меняются в процессе жизненного цикла системы, вы можете легко модифицировать приложения. Но есть и недостатки: единственная иерархия может подходить лишь нескольким случаям использования. В данных могут оказаться дубликаты, что не только влияет на занимаемое пространство, но делает очень сложным поддержание согласованности. Более трудной становится оптимизация. Поэтому на первый взгляд простая модель может вызывать сложности в долгосрочной перспективе.
Continue reading "Лучшее из двух подходов - реляционного и JSON - одновременно"
Пересказ статьи Kavinesh Sekar. Convert python file into executable file (.exe)
Предположим, что вы создали скрипт на Python, который хотите предоставить вашему клиенту. Для выполнения этого кода ваш клиент должен иметь установленный в своей системе Python и обладать базовым пониманием таких задач, как установка необходимых библиотек и выполнение скриптов Python.
Для упрощения жизни вашему клиенту и исключения предварительных установок рекомендуется преобразовать или скомпилировать ваш код Python в исполняемый файл, который обычно имеет расширение .exe. Тогда ваш клиент может просто выполнить двойной щелчок на файле .exe, подобно запуску других программ, и ваш код будет выполнен без необходимости выполнения каких либо дополнительных действий или требований.
Continue reading "Преобразование файла Python в исполняемый файл (.exe)"
Пересказ статьи Nathan Rosidi. Integrating Python with SQL for Robust Data Solutions
"Данные - это новая нефть", - говорит Clive Humby. Python и SQL важны для переработки этой нефти, но почему не использовать их совместно?
Для тех, кто ищет решения для манипуляции базами SQL с помощью Python и SQL, мы исследуем различные подходы и используем один из них для создания вопроса для интервью.
Но прежде давайте рассмотрим преимущества и варианты подключения к базам данных с помощью Python.
Continue reading "Интеграция Python с SQL для надежных решений по работе с данными"
Пересказ статьи Python Code Nemesis. Understanding returning in SQLAlchemy with Python
Предложение RETURNING, имеющееся во многих диалектах SQL, например, PostgreSQL, MariaDB и SQL Server, позволяет возвращать значения из строк, к которым применялся оператор UPDATE или DELETE, при выполнении самого оператора. Это может быть особенно полезно, когда вам необходимо:
- Получить значения после их обновления и использовать их затем в коде.
- Получить информацию об удаленных строках для журнализации и аудита.
Давайте начнем.
Continue reading "Понимание RETURNING в SQLAlchemy с Python"
Пересказ статьи Syed Hamed Raza. Mastering Python String Functions
Python, универсальный и мощный язык программирования, обладает богатым набором функций для манипуляции строками. Строки являются фундаментальным типом данных, представляющих собой последовательность символов. Понимание и владение строковыми функциями Python является ключом для эффективной обработки текста, манипуляции данными и общих навыков программирования. В этом руководстве мы рассмотрим различные строковые функции и их применение.
1. Базовые операции со строками
1.1 Конкатенация
Одной из наиболее востребованных операций со строками является конкатенация. Python позволяет соединять две и более строк с помощью оператора +.
str1 = "Hello"
str2 = "World"
result = str1 + " " + str2
print(result)
Hello World
Continue reading "Освоение строковых функций Python"
Пересказ статьи Exploring Performance: Raw SQL Queries vs. ORM in Python
В приложениях, управляемых данными, очень важна оптимизация производительности. Когда приходится взаимодействовать с данными, разработчики часто оказываются на распутье: следует ли им непосредственно использовать запросы SQL или выбрать фреймворк объектно-реляционного отображения (ORM)? Эта статья углубляется в эту дискуссию, выделяя преимущества и недостатки обоих подходов, сопровождая их реальными примерами кода Python для более глубокого понимания.
Понимание ландшафта
Прямые запросы SQL встраиваются непосредственно в ваш код для взаимодействия с данными. Они предоставляют разработчикам детальное управление структурой и выполнением запроса, что делает их привлекательными для сложных запросов. С другой стороны, фреймворки ORM типа SQLAlchemy абстрагируют взаимодействие с базой данных в объекты Python, снижая необходимость писать непосредственно на SQL, улучшая при этом читабельность кода.
Continue reading "Исследование производительности: прямые SQL-запросы или ORM в Python"
Пересказ статьи Pawan Kumar Ganjhu. Polars In Python
Polars в Python - это быстрая библиотека фреймов данных, которая подобна Pandas, но разработана с целью обеспечения лучшей производительности для больших наборов данных. Она построен на основе Apache Arrow и Rust, что делает ее эффективной для аналитической рабочей нагрузки. Polars особенно полезна для обработки больших наборов данных и эффективного выполнения операций типа фильтрации, агрегации и преобразований.
Вот краткий обзор использования Polars в Python:
Continue reading "Polars в Python"
Пересказ статьи Fareed Khan. Python Programming in Microsoft Excel
В новаторском сотрудничестве Anaconda и Microsoft представили инновацию, меняющую правила игры: Python в Excel. Эта революционная интеграция изменила как для пользователей Excel, так и для практикующих Python, подход к анализу данных и привнесла новый уровень доступа к современной аналитике. Это партнерство сочетает мощь Python со знакомым интерфейсом Excel, трансформируя аналитику данных в более интегрированный, мощный и доступный способ получения результатов. В этом блоге мы узнаем, что дает Python в Excel, его преимущества и то, как вы можете начать путешествие по анализу данных.
Continue reading "Программирование на Python в Microsoft Excel"
Пересказ статьи Rinu Gour. Python Tuples vs Lists - Which Is More Efficient?
Python предлагает многообразные структуры хранения и манипуляции данными. Двумя наиболее часто используемыми структурами данных в Python являются списки и кортежи.
Здесь мы обсудим различия между списками и кортежами, их характеристики, варианты использования, методы и операции.
Continue reading "Кортежи или списки в Python - что эффективней?"
Пересказ статьи Rajan Sahu. Constructing SQL Queries With Python
Способность быстро и легко писать запросы SQL является решающей при взаимодействии с базами данных в Python-разработках. Создание сложных и понятных запросов SQL выполняется проще с помощью Pypika, надежного и удобного для пользователя пакета Python. В этой статье блога мы рассмотрим основные возможности Pypika, проверим несколько типичных случаев использования и оценим его функции на конкретных примерах.
Continue reading "Конструирование запросов SQL с помощью Python"
Пересказ статьи Rasiksuhail. Python and SQL. Up Your Database Game!
Python & SQL - экстраординарная пара
Сочетание Python и SQL является исключительно мощным и широко используемым в области управления данными, анализа и разработки приложений.
Читабельность Python и обширная экосистема в сочетании со стандартом SQL для реляционных баз данных создает мощную синергию. Ценность этой пары особенно проявляется в науке о данных, машинном обучении и веб-разработке, где богатые библиотеки Python бесшовно интегрируются с SQL для эффективной манипуляции данными и анализа. Более того, простота Python дает преимущество для создания сценариев, автоматизации и текущего обслуживания баз данных SQL.
Continue reading "Python и SQL. Улучшите свою игру с базой данных!"
Пересказ статьи Askin TAMANLI. Fastest Methods to Bulk Insert a Pandas Dataframe into PostgreSQL
Имеется множество методов загрузки данных (фрейма данных pandas) в базы данных. Мы собираемся сравнить различные методы загрузки. В качестве базы данных будет использоваться PostgreSQL (версия 16.1, установленная локально).
Continue reading "Самые быстрые методы массовой вставки фрейма данных Pandas в PostgreSQL"
Пересказ статьи Benjamin Bennett Alexander. Data Analysis With Python 5 pandas Column Operations for Data Analysts
Аналитики данных для эффективного анализа и манипуляции данными во многом полагаются на библиотеку Python pandas. Pandas предоставляет богатый функционал для обработки наборов данных, одной из сильных сторон которого является возможность эффективно выполнять операции со столбцами. В этой статье мы изучим пять важных операций со столбцами в pandas, которыми должен владеть каждый аналитик данных. Этими операциями являются переименование столбцов, изменение порядка столбцов, создание мультииндекса столбцов, добавление нескольких столбцов и удаление нескольких столбцов.
Continue reading "Анализ данных с Python: 5 операций со столбцами в pandas для аналитика данных"
Пересказ статьи Pawan Kumar Ganjhu. Exploring Pandas in Python Filter and Pivot Operations with Sample Data
Pandas является мощной библиотекой манипуляции данными в Python, а функции Filter и Pivot - полезными инструментами для работы с объектами DataFrame. Давайте рассмотрим каждый из них, используя образец данных.
Continue reading "Изучение Pandas в Python: операции Filter и Pivot на примерах"
