$ records 'SELECT * FROM cheese' xlsx — url=sqlite:///mydb.db > cheeses.xlsx
Библиотеки для работы с базами данных NoSQL
Существует целая вселенная баз данных not only SQL («не только SQL») — это понятие применимо к любой базе данных, не являющейся традиционной. Если вы заглянете в PyPI, то можете запутаться, поскольку увидите несколько десятков пакетов Python со схожими именами.
Мы рекомендуем искать сведения о том, какая библиотека больше всего подходит для продукта, на основном сайте проекта для Python (например, поищите в Google «Python site: vendorname.com»). Большая часть библиотек предоставляет Python API и руководство для быстрого старта. Рассмотрим несколько примеров.
• MongoDB — это распределенное хранилище документов. Вы можете рассматривать его как гигантский словарь Python (может находиться в кластере), имеющий собственный фильтр и язык запросов. Для получения API для Python обратитесь к странице https://docs.mongodb.com/getting-started/python/.
• Cassandra — это распределенное хранилище таблиц. Предоставляет возможность быстрого поиска и может работать с широкими таблицами, но не предназначено для выполнения объединений — его функция заключается в том, чтобы иметь дубликаты представлений для данных, ключи для которых содержатся в разных столбцах. Для получения более подробной информации об API для Python обратитесь к странице http://www.planetcassandra.org/apache-cassandra-client-drivers/.
• HBase — это распределенное хранилище столбцов (в этом контексте «хранилище для столбцов» означает, что данные хранятся в виде <идентификатор строки, имя столбца, значение>, что позволяет работать с очень разреженными массивами вроде наборов данных, получаемых от ссылок from и to для сайтов Всемирной паутины). Хранилище создано на основе распределенной файловой системы Hadoop. Для получения более подробной информации об API для Python обратитесь к странице https://hbase.apache.org/supportingprojects.html.
• Druid (http://druid.io/) — это распределенное хранилище столбцов, предназначенное для сбора (и опционального объединения перед сохранением) данных о событиях (в этом контексте «хранилище столбцов» означает, что столбцы можно упорядочить и отсортировать, а затем хранилище может быть сжато для получения более высокой скорости ввода/вывода и меньшего отпечатка). По ссылке https://github.com/druid-io/pydruid вы можете найти API для Python на GitHub.
• Redis — это распределенное хранилище, размещающее в памяти данные в формате «ключ-значение». Идея в том, чтобы снизить задержку, отказавшись от выполнения операций чтения с диска/записи на диск. Например, вы можете сохранять результаты выполнения частых запросов для более быстрого поиска в Сети. По адресу http://redis.io/clients#python приводится список клиентов Python для Redis, который указывает, что предпочитаемым интерфейсом является redis-py, а по ссылке https://github.com/andymccurdy/redis-py вы можете найти страницу redis-py.
• Couchbase (http://www.couchbase.com/) — еще одно распределенное хранилище документов, его API больше похож на SQL (по сравнению с API для MongoDB, который больше похож на JavaScript). По ссылке http://developer.couchbase.com/documentation/server/current/sdks/python-2.0/introduction.html вы можете найти Python SDK для Couchbase.
• Neo4j — база данных графов, предназначенная для хранения объектов, связанных подобием графов. По ссылке http://neo4j.com/developer/python/ вы можете найти руководство по Neo4j для Python.
• LMDB (Lightning Memory-mapped Database от Symas) (https://symas.com/products/lightning-memory-mapped-database/) — база данных, хранящая данные в формате «ключ-значение» в файле, отображаемом в памяти. Это означает, что файл необязательно читать с самого начала для того, чтобы дойти до того места, где хранятся данные, поэтому его производительность равна производительности хранилища в памяти. Привязки для Python находятся в библиотеке lmdb (https://lmdb.readthedocs.io/).
Приложение. Дополнительная информация
Сообщество Python
В глобальное сообщество пользователей Python входит немало доброжелательных людей.
Гвидо ван Россума (Guido van Rossum), создателя Python, зачастую называют BDFL (Benevolent Dictator for Life — великодушный пожизненный диктатор).
Миссия Python Software Foundation (PSF) — продвигать, защищать и развивать язык программирования Python, а также поддерживать и способствовать росту международного сообщества программистов Python. Для того чтобы узнать больше, обратитесь к основной странице PSF http://www.python.org/psf/.