Python 提供了多種資料函式庫函式庫，方便開發者與資料函式庫互動。Peewee 是一個輕量級 ORM，提供簡潔的語法和交易上下文；PonyORM 則採用直觀的查詢語法，類別似 Python 生成器表示式；Records 則是一個極簡的 SQL 函式庫，專注於執行原始 SQL 查詢。除了關聯式資料函式庫，Python 也支援 NoSQL 資料函式庫，例如 MongoDB、Cassandra 和 Redis 等，各有其適用場景和對應的 Python 函式庫。選擇適合的函式庫取決於專案需求和資料函式庫型別。
資料函式庫函式庫比較與實作範例
在探討多種Python資料函式庫函式庫的過程中，我們將深入瞭解它們的特性、優缺點以及實際應用範例。這些函式庫包括Peewee、PonyORM、SQLObject和Records，每一個都有其獨特的設計理念和適用場景。
Peewee：簡潔高效的ORM
Peewee是一個輕量級的ORM（Object-Relational Mapping）工具，它允許開發者以Pythonic的方式與資料函式庫互動。Peewee支援多種資料函式庫後端，包括SQLite、PostgreSQL和MySQL。
交易上下文與資料操作
Peewee提供了交易上下文（transaction contexts），允許在發生錯誤時回復（rollback）執行步驟。
import datetime
d = datetime.date(1971, 12, 18)
p = Purchase.create(purchase_date=d, customer=cat)
PurchaseCheese.create(purchase=p, cheese=camembert)
PurchaseCheese.create(purchase=p, cheese=leicester)
內容解密：
- 這段程式碼展示瞭如何使用Peewee建立一個新的
Purchase記錄，並將其與特定的Customer和Cheese記錄關聯起來。 Purchase.create()方法用於建立新的購買記錄，指定了購買日期和客戶。PurchaseCheese.create()方法用於在Purchase和Cheese之間建立多對多的關係。
查詢操作
Peewee允許使用Python表示式進行查詢。
for p in Purchase.select().where(Purchase.purchase_date > d - 1 * day):
print(p.customer.name, p.purchase_date)
內容解密：
- 這段程式碼演示瞭如何查詢
Purchase表中購買日期在特定日期之後的記錄。 - 使用
select()方法選擇記錄，並使用where()方法進行篩選。 - 遍歷查詢結果，列印客戶名稱和購買日期。
PonyORM：直觀的查詢語法
PonyORM採用Python的生成器語法（generator syntax）來構建查詢，使得查詢陳述式看起來更像純Python程式碼。
實體定義與資料操作
PonyORM要求表之間的關係是雙向的，所有相關的表必須明確地相互參照。
class Cheese(db.Entity):
type = orm.Required(str)
purchases = orm.Set(lambda: Purchase)
class Customer(db.Entity):
name = orm.Required(str)
purchases = orm.Set(lambda: Purchase)
class Purchase(db.Entity):
date = orm.Required(datetime.date)
customer = orm.Required(Customer)
cheeses = orm.Set(Cheese)
內容解密：
- 這段程式碼定義了
Cheese、Customer和Purchase三個實體，以及它們之間的關係。 orm.Set(lambda: Purchase)表示一個一對多的關係，因為Purchase在定義時尚未完全定義，故使用lambda函式延遲評估。orm.Required(Customer)表示Purchase與Customer之間的多對一關係。
查詢範例
PonyORM的查詢語法非常直觀，類別似於Python的生成器表示式。
yesterday = d - 1.1 * day
for cheese in (orm.select(p.cheeses for p in Purchase if p.date > yesterday)):
print(cheese.type)
內容解密：
- 這段程式碼查詢了在昨天之後有銷售記錄的乳酪型別。
- 使用
orm.select()方法進行查詢，並使用生成器表示式指定查詢條件。
Records：極簡的SQL函式庫
Records是一個極簡的SQL函式庫，專注於向各種資料函式庫傳送原始SQL查詢。它不是一個ORM，而是一個用於查詢資料函式庫和生成報告的工具。
import records
db = records.Database('sqlite:///mydb.db')
內容解密：
- 這段程式碼初始化了一個連線到SQLite資料函式庫的Records資料函式庫物件。
- 使用
records.Database()方法建立資料函式庫連線，指定了SQLite資料函式庫的URL。
資料函式庫函式庫與NoSQL資料函式庫簡介
在處理資料儲存與檢索時，Python提供了多種函式庫來與不同的資料函式庫系統互動。除了傳統的關聯式資料函式庫外，NoSQL資料函式庫也因其靈活性和可擴充套件性而廣受歡迎。
Records函式庫的使用
Records是一個簡單易用的函式庫，用於與資料函式庫進行互動。它支援多種資料函式庫後端，包括SQLite、PostgreSQL和MySQL等。以下是一個使用Records查詢資料函式庫的範例：
rows = db.query('SELECT * FROM cheese')
print(rows.dataset)
輸出結果如下：
name |price
---
-
---
-
---
--|
---
--
red leicester|1.0
wensleydale |2.2
內容解密：
db.query()函式用於執行SQL查詢，本例中查詢了cheese表格的所有欄位。rows.dataset屬性包含了查詢結果的表格形式輸出，方便閱讀和理解。
Records還支援將查詢結果匯出為不同的格式，如JSON或YAML：
print(rows.export('json'))
輸出結果如下：
[{"name": "red leicester", "price": 1.0}, {"name": "wensleydale", "price": 2.2}]
內容解密：
rows.export('json')將查詢結果以JSON格式輸出，方便在不同應用程式間交換資料。- JSON格式是一種輕量級的資料交換格式，易於閱讀和解析。
Records也提供了命令列工具，可以直接從命令列匯出資料：
$ records 'SELECT * FROM cheese' yaml --url=sqlite:///mydb.db
- {name: red leicester, price: 1.0}
- {name: wensleydale, price: 2.2}
$ records 'SELECT * FROM cheese' xlsx --url=sqlite:///mydb.db > cheeses.xlsx
內容解密：
records命令列工具可以直接執行SQL查詢並將結果匯出為指定的格式，如YAML或XLSX。--url引數指定了資料函式庫的連線URL，本例中使用的是SQLite資料函式庫。
NoSQL資料函式庫函式庫簡介
NoSQL資料函式庫是一類別非關聯式資料函式庫的統稱，包括了多種不同的資料儲存模型，如檔案儲存、鍵值儲存、圖形資料函式庫等。以下是一些常見的NoSQL資料函式庫及其對應的Python函式庫：
MongoDB
MongoDB是一種分散式檔案儲存資料函式庫，可以視為一個巨大的Python字典，支援複雜的查詢和索引。
# 示例程式碼需引入pymongo函式庫
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['mydatabase']
collection = db['mycollection']
內容解密：
MongoClient用於連線到MongoDB伺服器。db和collection分別代表了資料函式庫和集合（類別似於關聯式資料函式庫中的表格）。
Cassandra
Cassandra是一種分散式表格儲存資料函式庫，適合於需要快速查詢和寬表格的應用場景。
HBase
HBase是一種分散式欄位儲存資料函式庫，適合於儲存稀疏矩陣資料，如網站之間的連結關係。
Druid
Druid是一種分散式欄位儲存資料函式庫，專門用於收集和聚合事件資料。
Redis
Redis是一種分散式記憶體鍵值儲存資料函式庫，透過將資料儲存在記憶體中來減少延遲。
Couchbase
Couchbase是一種分散式檔案儲存資料函式庫，提供了類別似SQL的API。
Neo4j
Neo4j是一種圖形資料函式庫，用於儲存具有圖形關係的物件。
LMDB
LMDB是一種鍵值儲存資料函式庫，使用記憶體對映檔案來提高效能。
Python社群與PEP簡介
Python擁有一個豐富且多元的全球社群，並由Python Software Foundation（PSF）來推動語言的發展和社群的成長。PEP（Python Enhancement Proposal）是Python改進提案的縮寫，用於描述對Python語言本身或其周邊標準的變更。
PEP型別
- Standards PEPs：描述新的功能或實作。
- Informational PEPs：描述設計問題、指導方針或提供資訊給社群。
- Process PEPs：描述與Python相關的流程。
重要PEP
- PEP 8：Python程式碼風格。
- PEP 20：Python之禪，闡述了Python背後的哲學思想。
- PEP 257：Docstring慣例，描述了Python檔案中字串的語義和慣例。
Python學習資源
Python作為一門廣泛使用的程式語言，擁有豐富的學習資源。從初學者到進階開發者，都可以找到適合自己的學習材料。以下將介紹不同層級的Python學習資源。
初學者資源
對於剛開始接觸Python的初學者，有許多資源可以幫助他們快速入門。
官方資源
- The Python Tutorial：Python官方提供的教程，涵蓋了語言基礎和標準函式庫的介紹，是快速入門的最佳選擇。
- Python for Beginners：專為初學者設計的教程，深入講解Python概念，並介紹進階主題如lambda表示式和正規表示式。
互動式學習平台
- Learn Python：一個互動式的教程網站，內建Python直譯器，無需本地安裝Python即可學習。
- Learn to Program in Python with Codecademy：Codecademy提供的免費互動式課程，從基礎開始教學，並提供即時反饋。
書籍資源
- Python for You and Me：一本適合喜歡透過傳統書籍學習的讀者，全面介紹Python語言。
- Invent Your Own Computer Games with Python：透過編寫遊戲來學習Python，適合完全沒有程式設計經驗的讀者。
- A Byte of Python：一本免費的入門書籍，分別有Python 2.x和Python 3.x版本。
輔助工具
- Online Python Tutor：提供程式執行的視覺化步驟，幫助理解程式運作原理。
中級資源
當具備了一定的Python基礎後，可以透過以下資源進一步提升技能。
- Effective Python：介紹59種提升Python程式碼品質的方法，是成為高效中級開發者的必讀資料。
高階資源
對於已經具備一定經驗的開發者，可以參考以下資源來進一步提升。
- Pro Python：針對中級到高階開發者，深入講解Python的工作原理和最佳實踐。
- Expert Python Programming：關注高階開發者的最佳實踐，包括裝飾器、元程式設計等進階主題。
- A Guide to Python’s Magic Methods：介紹Python中的“魔法方法”，幫助開發者更好地理解和利用Python的特殊功能。
Python 學習資源與技術
適用於工程師與科學家的 Python 計算
Anthony Scopatz 和 Kathryn D. Huff 編寫的這本專為初級研究生設計，涵蓋科學與工程領域的 Python 應用。書中包含使用 SED 和 AWK 搜尋檔案的程式碼片段，並提供研究流程中每個步驟的實用建議，從資料收集、分析到出版。
Python 科學程式設計入門
Hans Petter Langtangen 的著作主要探討 Python 在科學領域的應用，書中範例取自數學和自然科學。
Python 工程數值方法
Jaan Kiusalaas 的書籍強調現代數值方法及其在 Python 中的實作。
Python 註解演算法：物理、生物與金融應用
Massimo Di Pierro 的這本文旨在透過直接實作演算法來展示其工作原理，是教學的有力工具。
其他主題
演算法與資料結構
「Problem Solving with Algorithms and Data Structures」涵蓋多種資料結構和演算法，所有概念均以 Python 程式碼示範，並提供可在瀏覽器中直接執行的互動式範例。
機器學習與資料探勘
「Programming Collective Intelligence」介紹多種基礎的機器學習和資料探勘方法，著重於直觀理解而非數學形式化，並展示如何在 Python 中實作這些演算法。
最佳化 Python 程式碼
Raymond Hettinger 的影片「Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python」透過一系列程式碼轉換，展示如何更好地利用 Python 的優勢並改進現有程式碼。
全端 Python 開發
「Fullstack Python」網站提供從設定網頁伺服器到前端設計、資料函式庫選擇、效能最佳化等完整的 Python 網頁開發資源。
參考資料
Python 綜合參考
- Python in a Nutshell：涵蓋跨平台 Python 使用，從語法到內建函式庫，再到進階主題如編寫 C 擴充套件。
- The Python Language Reference：Python 的線上參考手冊，涵蓋語言的語法和核心語義。
- Python Essential Reference：David Beazley 編寫的這本文是 Python 的權威參考，簡明扼要地解釋核心語言和標準函式庫的重要部分。
- Python Pocket Reference：Mark Lutz 的這本文是核心語言的易用參考，包含常用模組和工具包的描述。
- Python Cookbook：David Beazley 和 Brian K. Jones 的這本文包含大量實用範例，涵蓋核心 Python 語言以及多種應用領域的常見任務。
檔案與說明
- 官方檔案：Python 語言和函式庫的官方檔案可在 Python 官網找到。
- 官方包裝檔案：最新的 Python 程式碼包裝始終可在 Python 官方包裝中找到。
- Read the Docs：一個流行的開源軟體檔案託管專案，包含許多 Python 模組的檔案。
- pydoc：安裝 Python 時附帶的工具，可從命令列快速檢索和搜尋檔案。
新聞與資訊來源
- /r/python：Reddit 的 Python 社群，使用者在此分享和投票選出 Python 相關新聞。
- Import Python Weekly：每週新聞通訊，包含 Python 文章、專案、影片和推文。
- Planet Python：彙集越來越多開發者的 Python 新聞。
- Podcast.init：每週關於 Python 及其開發者的播客。
- Pycoder’s Weekly：由 Python 開發者為 Python 開發者提供的免費每週新聞通訊，重點介紹有趣專案並包含文章、新聞和職缺板。
- Python News：Python 官網的新聞板塊，簡要介紹 Python 社群的新聞。
- Python Weekly：免費每週新聞通訊，提供精選的新聞、文章、新釋出和與 Python 相關的職缺。
- Talk Python to Me：關於 Python 及相關技術的播客。
索引
A
抽象層（abstraction layers） ActivePython、ActiveState 進階訊息佇列協定（AMQP） Amazon S3 Anaconda Ansible Apache HTTP 伺服器 Apache 許可證 應用程式中的日誌使用
B
bbFreeze bcrypt Beazley, David Beck, Kent Behave Bendersky, Eli Berkeley Software Distribution（BSD）樣式許可證 Bokeh Boost.Python bpython 斷裂測試 Buildbot Buildout 建置發行版（built distribution）
C
C 外國函式介面（CFFI） C/C++ 與 ctypes、SWIG 及 Boost.Python 的整合 Chef 持續整合（CI）
程式碼風格與最佳實踐
def example_function(param1: int, param2: str) -> None:
"""範例函式說明"""
print(f"引數1：{param1}, 引數2：{param2}")
內容解密：
此範例函式展示瞭如何定義一個接受不同型別引數的函式。其中 param1 為整數，param2 為字串。函式使用型別提示增強可讀性，並透過 print 陳述式輸出引數值。該函式無回傳值（-> None）。
重點技術與趨勢
- 現代數值方法：在科學計算中，Python 提供了諸如 NumPy 和 SciPy 等強大的函式庫來支援高效的數值運算。
- 機器學習與資料科學：Python 在機器學習和資料科學領域佔據重要地位，得益於 scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch 等強大框架。
- 網頁開發：使用 Django 和 Flask 等框架，Python 可用於建立強大且可擴充套件的網頁應用程式。
- 自動化與佈署：Ansible 和 Docker 等工具使得自動化佈署和管理變得更加簡單。