p数据库有哪些，python有哪些著名的数据库包

本文目录一览

1，python有哪些著名的数据库包
2，话说python一般都用什么数据库
3，数据库有哪些种类
4，Python 常用的标准库以及第三方库有哪些
5，数据库的类型

1，python有哪些著名的数据库包

pymongo 用于mongodbredis 用于 redispymysql 用于mysql

看wiki啊/moin/databaseinterfaces都列出来了，很遗憾这里发不了地址

python有哪些著名的数据库包

2，话说python一般都用什么数据库

内置sqlite库，其他数据库需要自己安装，常用的都支持 mysql

不一定吧，简单应用的时候可以用python直接能连接的sqlite，复杂点的时候也可以用mysql这样的，或者也可以用nosql类的数据库，例如mongodb，重要的是看你应用级别，需求

话说python一般都用什么数据库

3，数据库有哪些种类

楼上各位：人家问题好象是问的数据库的种类，即数据库（DB）的类型问题，不是问的数据库管理系统（DBMS）的种类问题。我认为，就目前来讲数据库按其结构来讲，可分为三类：1、层次型2、网状型3、关系型上面，大家回答的都是处理关系型数据库系统。目前大多数集成开发环境（包括语言）都可以用来处理数据库，可以说不胜枚举。就关系型DBMS来说，我认为:中小型的代表有Access、FoxBASE中型的代表有VFP、dBASE、PB大型的代表有oracle、SQL

“逍遥忘我”只说了3个网页用的数据库。既然你不知道，全部罗列出来是没有意义的，数据库太多了，你不说你的工作是涉及哪方面，恐怕很难提供更适合你的数据库。

初级应用一般是ACCESS 配合的脚本程序一般是 ASP ASP.NET JSPMICROSOFT SQL 比较复杂点不过功能强大很多配合的脚本和ACCESS的一样MYSQL和PHP的组合是比较完美的如果你需要处理1000W条数据以上级别的数据,那以上的都不合适,一般用的比较多的是ORACLE 这个入门难度非常大如果想学的话就先学MICROSOFT SQL吧,这个网上教学比较多，而且ASP.NET 2.0问世后,应用的会非常广泛的.

看你要问什么问题了？是现在流行哪些数据库？关系的：mysql、oracle、sqlserver、db2、sqlite（嵌入式开发的）等等。nosql：dynamodb、bigtable、hbase、mongodb、couchdb、nosql，很多，只听过没见过。还是有哪几大类数据库类型？层次、网状、关系，这是以前的分类，我不清楚现在流行的nosql是不是应该分类？

跟据你的工作需要来选择数据库才是明智的如果处理少量的数据，可以用Access大量的数据就必须用大型或超大型数据库，像oracle,interbase等如果你对数据处理要求速度，那么可以选择paradox

数据库有哪些种类

4，Python 常用的标准库以及第三方库有哪些

标准库Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。Python标准库的主要功能有：1.文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能2.文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能3.操作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、日志（logging）等功能4.网络通信，包含网络套接字，SSL加密通信、异步网络通信等功能5.网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架6.W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的处理。7.其它功能，包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等Python社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域。第三方模块可以使用Python或者C语言编写。SWIG,SIP常用于将C语言编写的程序库转化为Python模块。Boost C++ Libraries包含了一组函式库，Boost.Python，使得以Python或C++编写的程式能互相调用。Python常被用做其他语言与工具之间的“胶水”语言。著名第三方库1.Web框架Django：开源Web开发框架，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计，开发周期短。ActiveGrid：企业级的Web2.0解决方案。Karrigell：简单的Web框架，自身包含了Web服务，py脚本引擎和纯python的数据库PyDBLite。Tornado：一个轻量级的Web框架，内置非阻塞式服务器，而且速度相当快webpy：一个小巧灵活的Web框架，虽然简单但是功能强大。CherryPy：基于Python的Web应用程序开发框架。Pylons：基于Python的一个极其高效和可靠的Web开发框架。Zope：开源的Web应用服务器。TurboGears：基于Python的MVC风格的Web应用程序框架。Twisted：流行的网络编程库，大型Web框架。Quixote： Web开发框架。

标准库 python拥有一个强大的标准库。python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，而由python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、xml处理等额外的功能。 python标准库的主要功能有： 1.文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、unicode支持，二进制数据处理等功能 2.文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能 3.操作系统功能，包含线程与进程支持、io复用、日期与时间处理、调用系统函数、日志（logging）等功能 4.网络通信，包含网络套接字，ssl加密通信、异步网络通信等功能 5.网络协议，支持http，ftp，smtp，pop，imap，nntp，xmlrpc等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架 6.w3c格式支持，包含html，sgml，xml的处理。 7.其它功能，包括国际化支持、数学运算、hash、tkinter等 python社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖科学计算、web开发、数据库接口、图形系统多个领域。第三方模块可以使用python或者c语言编写。swig,sip常用于将c语言编写的程序库转化为python模块。boost c++ libraries包含了一组函式库，boost.python，使得以python或c++编写的程式能互相调用。python常被用做其他语言与工具之间的“胶水”语言。著名第三方库 1.web框架 django：开源web开发框架，它鼓励快速开发,并遵循mvc设计，开发周期短。 activegrid：企业级的web2.0解决方案。 karrigell：简单的web框架，自身包含了web服务，py脚本引擎和纯python的数据库pydblite。 tornado：一个轻量级的web框架，内置非阻塞式服务器，而且速度相当快 webpy：一个小巧灵活的web框架，虽然简单但是功能强大。 cherrypy：基于python的web应用程序开发框架。 pylons：基于python的一个极其高效和可靠的web开发框架。 zope：开源的web应用服务器。 turbogears：基于python的mvc风格的web应用程序框架。 twisted：流行的网络编程库，大型web框架。 quixote： web开发框架。 2.科学计算 matplotlib：用python实现的类matlab的第三方库，用以绘制一些高质量的数学二维图形。 scipy：基于python的matlab实现，旨在实现matlab的所有功能。 numpy：基于python的科学计算第三方库，提供了矩阵，线性代数，傅立叶变换等等的解决方案。 3.gui pygtk：基于python的gui程序开发gtk+库。 pyqt：用于python的qt开发库。 wxpython： python下的gui编程框架，与mfc的架构相似。 4.其它 beautifulsoup：基于python的html/xml解析器，简单易用。 pil：基于python的图像处理库，功能强大，对图形文件的格式支持广泛。 pygame：基于python的多媒体开发和游戏软件开发模块。 py2exe：将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序。参考自维基百科

5，数据库的类型

ASP数据库类型DBFDBCMDBExcelSQLServer数据库是在计算机存储设备上按一定方式，合理组织并存储的相互有关联的数据的集合，是计算机技术和信息检索技术相结合的产物，是电子信息资源的主体，是信息检索系统的核心部分之一。按所提供的信息内容，数据库主要可分为参考数据库和源数据库。1．参考数据库主要存储一系列描述性信息内容，指引用户到另一信息源以获得完整的原始信息的一类数据库，主要包括书目数据库和指南数据库。（1）书目数据库存储描述如目录、题录、文摘等书目线索的数据库，又称二次文献信息数据库。如各种图书馆目录数据库、题录数据库和文摘数据库等属于此类，它的作用是为用户指出了获取原始信息的线索。图书馆目录数据库，又称机读目录，其数据内容详细，除描述标题、作者、出版项等书目信息外，还提供用户索取原始信息的馆藏信息。题录、文摘数据库描述的数据内容与印刷型的题录、文摘相似，它提供了论文信息或专利信息等确定的信息来源，供用户检索。（2）指南数据库存储描述关于机构、人物、产品、活动等对象的数据库。与其它数据库相比，指南数据库为用户提供的不仅仅是有关信息，还包括各种类型的实体，多采用名称进行检索。如存储生产与经营活动信息的机构名录数据库、存储人物信息的人物传记数据库、存储产品或商品信息的产品指南数据库、存储基金信息的基金数据库等属于此类，它的作用指引用户从其它有关信息源获取更详细的信息。2．源数据库主要存储全文、数值、结构式等信息，能直接提供原始信息或具体数据，用户不必再转查其它信息源的数据库。它主要包括全文数据库和数值数据库。（1）全文数据库存储原始信息全文或主要部分的一种源数据库。如期刊全文数据库、专利全文数据库、百科全书全文数据库，用户使用某一词汇或短语，便可直接检索出含有该词汇或短语的原始信息的全文。（2）数值数据库存储以数值表示信息为主的一种源数据库，和它类似的有文本-数值数据库。与书目数据库比较，数值数据库是对信息进行深加工的产物，可以直接提供所需的数据信息。如各种统计数据库、科学技术数据库等。数值数据库除了一般的检索功能外，还具有准确数据运算功能、数据分析功能、图形处理功能及对检索输出的数据进行排序和重新组织等方面的功能。4．2．2 数据库结构1．书目数据库的结构书目数据库是以文档形式组织一系列数据，这些数据被称为记录，一个记录又包含若干字段。（1）记录与字段记录是作为一个单位来处理有关数据的集合，是组成文档的基本数据单位。记录中所包含的若干字段，则是组成记录的基本数据单位。在书目数据库中，一个记录相当于一条题录或文摘，因此，一个记录通常由标题字段、作者字段、来源字段、文摘字段、主题词字段、分类号字段、语种字段等组成。在有些字段中，又包含多个子字段，子字段是字段的下级数据单位。如，主题词字段含有多个主题词。按照字段所代表记录的性质不同，字段通常分为基本字段和辅助字段两类。常见的字段名称及代码见表4-1。表4-1 字段名称及代码基本字段辅助字段字段名称字段代码字段名称字段代码标题 TI 记录号 DN文摘 AB 作者 AU叙词 DE 作者单位 CS标识词 ID 期刊名称 JN出版年 PY出版国 CO语种 LA（2）文档按一定结构组织的相关记录的集合。文档是书目数据库数据组织的基本形式，文档的组织方式与检索系统的硬件和软件功能密切相关。在书目数据库中，文档结构主要分为顺排文档和倒排文档。1）顺排文档记录按顺序存放，记录之间的逻辑顺序与物理顺序是一致的，相当于印刷型工具中文摘的排列顺序，是一种线形文档。顺排文档是构成数据库的主体部分，但其主题词等特征的标识呈无序状态，直接检索时，必须以完整的记录作为检索单元，从头至尾查询，检索时间长，实用性较差。2）倒排文档将顺排文档中各个记录中含有主题性质的字段（如主题词字段、标题字段、叙词字段等）和非主题性质字段（如作者字段、机构字段、来源字段等）分别提取出来，按某种顺序重新组织得到的一种文档。具有主题性质的倒排档，称基本索引档，非主题性质的倒排档，称辅助索引档。综上所述，顺排档和倒排档的主要区别是：顺排档以完整的记录为处理和检索单元，是主文档，倒排档以记录中的字段为处理和检索单元，是索引文档。计算机进行检索时，先进入倒排档查找有关信息的存取号，然后再进入顺排档按存取号查找记录。2.全文数据库的结构一般的全文数据库结构与书目数据库相似,全文数据库的一个记录就是一个全文文本，记录分成若干字段。其主文档是以顺排形式组织的文本文档,倒排档是对应于记录可检字段的索引文档。3.数值数据库的结构数值数据库的结构要综合考虑数据库的内容及检索目的，即，在内容上，数值数据库的主要内容是数值信息，但不排除含有必要的说明性的文本信息，在检索上，便于单项检索和综合检索，还能对数值进行准确数据运算、数据分析、图形处理及对检索输出的数据进行排序和重新组织。数值数据库的数据结构可以是单元式，也可以是表册形式。前者是对原始数据的模拟，后者则是对统计表格的机读模拟。数值数据库通常有多种文档，如顺排挡、倒排挡、索引文档等。顺排挡是由数值数据组成，为主文档，另有相应的索引文档，为便于存取，索引文档采用基本直接存取结构的组织形式。倒排挡也有相应的索引文档，索引文档采取分级组织形式。数值数据库的文档结构，使所有文档都可以用于检索，所有数据都可用来运算，构成了数值数据库的特点。4．指南数据库的结构指南数据库的结构兼有书目数据库、全文数据库和数值数据库的特点，有顺排档、倒排档、索引文档和数据字典。一般而言，对涉及主题领域较多，内容综合性较强的大型指南数据库，顺排挡（主文档）可采用多子文档的结构，对单一主题领域和内容较专的，则采用单一主文档和不定长、多字段的记录格式为宜。

模糊数据库指能够处理模糊数据的数据库。一般的数据库都是以二直逻辑和精确的数据工具为基础的，不能表示许多模糊不清的事情。随着模糊数学理论体系的建立，人们可以用数量来描述模糊事件并能进行模糊运算。这样就可以把不完全性、不确定性、模糊性引入数据库系统中，从而形成模糊数据库。模糊数据库研究主要有两方面，首先是如何在数据库中存放模糊数据；其次是定义各种运算建立模糊数据上的函数。模糊数的表示主要有模糊区间数、模糊中心数、模糊集合数和隶属函数等。统计数据库管理统计数据的数据库系统。这类数据库包含有大量的数据记录，但其目的是向用户提供各种统计汇总信息，而不是提供单个记录的信息。网状数据库处理以记录类型为结点的网状数据模型的数据库。处理方法是将网状结构分解成若干棵二级树结构，称为系。系类型是二个或二个以上的记录类型之间联系的一种描述。在一个系类型中，有一个记录类型处于主导地位，称为系主记录类型，其它称为成员记录类型。系主和成员之间的联系是一对多的联系。网状数据库的代表是dbtg系统。1969年美国的 codasyl组织提出了一份“dbtg报告”，以后，根据dbtg报告实现的系统一般称为dbtg系统。现有的网状数据库系统大都是采用dbtg方案的。dbtg系统是典型的三级结构体系：子模式、模式、存储模式。相应的数据定义语言分别称为子模式定义语言ssddl，模式定义语言sddl，设备介质控制语言dmcl。另外还有数据操纵语言dml。演绎数据库是指具有演绎推理能力的数据库。一般地，它用一个数据库管理系统和一个规则管理系统来实现。将推理用的事实数据存放在数据库中，称为外延数据库；用逻辑规则定义要导出的事实，称为内涵数据库。主要研究内容为，如何有效地计算逻辑规则推理。具体为：递归查询的优化、规则的一致性维护