① python做大數據，都需要學習什麼，比如哪些框架，庫等！人工智慧呢請盡量詳細點！

階段一、人工智慧篇之Python核心
1、Python掃盲
2、面向對象編程基礎
3、變數和基本數據類型
4、Python機器學習類庫
5、Python控制語句與函數
6.、Python資料庫操作+正則表達式
7、Lambda表達式、裝飾器和Python模塊化開發
階段二、人工智慧篇之資料庫交互技術
1、初識MySQL資料庫
2、創建MySQL資料庫和表
3、MySQL資料庫數據管理
4、使用事務保證數據完整性
5、使用DQL命令查詢數據
6、創建和使用索引
7、MySQL資料庫備份和恢復
階段三、人工智慧篇之前端特效
1、HTML+CSS
2、Java
3、jQuery
階段四、人工智慧篇之Python高級應用
1、Python開發
2、資料庫應用程序開發
3、Python Web設計
4、存儲模型設計
5、智聯招聘爬蟲
6、附加：基礎python爬蟲庫
階段五、人工智慧篇之人工智慧機器學習篇
1、數學基礎
2、高等數學必知必會
3、Numpy前導介紹
4、Pandas前導課程
5、機器學習
階段六、人工智慧篇之人工智慧項目實戰
1、人臉性別和年齡識別原理
2、CTR廣告點擊量預測
3、DQN+遺傳演算法
4、圖像檢索系統
5、NLP閱讀理解
階段七、人工智慧篇之人工智慧項目實戰篇
1、基於Python數據分析與機器學習案例實戰教程
2、基於人工智慧與深度學習的項目實戰
3、分布式搜索引擎ElasticSearch開發
4、AI法律咨詢大數據分析與服務智能推薦項目
5、電商大數據情感分析與AI推斷實戰項目
6、AI大數據互聯網電影智能推薦

② python裡面哪些框架有

Django: Py Web應用開發框架
Diesel：基於Greenlet的事件I/O框架
Flask：一個用Py編寫的輕量級回Web應用框架
Cubes：輕量級Py OLAP框架
Kartograph.py：創造矢答量地圖的輕量級Py框架
Pulsar：Py的事件驅動並發框架
Web2py：全棧式Web框架
Falcon：構建雲API和網路應用後端的高性能Py框架
Dpark：Py版的Spark
Buildbot：基於Py的持續集成測試框架
Zerorpc：基於ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Bottle: 微型Py Web框架
Tornado：非同步非阻塞IO的Py Web框架
webpy: 輕量級的Py Web框架
Scrapy：Py的爬蟲框架

③ Python幾種主流框架比較

從GitHub中整理出的15個最受歡迎的Python開源框架。這些框架包括事件I/O，OLAP，Web開發，高性能網路通信，測試，爬蟲等。

Django: Python Web應用開發框架
Django 應該是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影響。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自動化的管理後台：只需要使用起ORM，做簡單的對象定義，它就能自動生成資料庫結構、以及全功能的管理後台。

Diesel：基於Greenlet的事件I/O框架
Diesel提供一個整潔的API來編寫網路客戶端和伺服器。支持TCP和UDP。

Flask：一個用Python編寫的輕量級Web應用框架
Flask是一個使用Python編寫的輕量級Web應用框架。基於Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2
模板引擎。Flask也被稱為「microframework」，因為它使用簡單的核心，用extension增加其他功能。Flask沒有默認使用的數
據庫、窗體驗證工具。

Cubes：輕量級Python OLAP框架
Cubes是一個輕量級Python框架，包含OLAP、多維數據分析和瀏覽聚合數據（aggregated data）等工具。

Kartograph.py：創造矢量地圖的輕量級Python框架
Kartograph是一個Python庫，用來為ESRI生成SVG地圖。Kartograph.py目前仍處於beta階段，你可以在virtualenv環境下來測試。

Pulsar：Python的事件驅動並發框架
Pulsar是一個事件驅動的並發框架，有了pulsar，你可以寫出在不同進程或線程中運行一個或多個活動的非同步伺服器。

Web2py：全棧式Web框架
Web2py是一個為Python語言提供的全功能Web應用框架，旨在敏捷快速的開發Web應用，具有快速、安全以及可移植的資料庫驅動的應用，兼容Google App Engine。

Falcon：構建雲API和網路應用後端的高性能Python框架
Falcon是一個構建雲API的高性能Python框架，它鼓勵使用REST架構風格，盡可能以最少的力氣做最多的事情。

Dpark：Python版的Spark
DPark是Spark的Python克隆，是一個Python實現的分布式計算框架，可以非常方便地實現大規模數據處理和迭代計算。DPark由豆瓣實現，目前豆瓣內部的絕大多數數據分析都使用DPark完成，正日趨完善。

Buildbot：基於Python的持續集成測試框架
Buildbot是一個開源框架，可以自動化軟體構建、測試和發布等過程。每當代碼有改變，伺服器要求不同平台上的客戶端立即進行代碼構建和測試，收集並報告不同平台的構建和測試結果。

Zerorpc：基於ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Zerorpc是一個基於ZeroMQ和MessagePack開發的遠程過程調用協議（RPC）實現。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被稱為 zeroservice。Zerorpc 可以通過編程或命令行方式調用。

Bottle: 微型Python Web框架
Bottle是一個簡單高效的遵循WSGI的微型python Web框架。說微型，是因為它只有一個文件，除Python標准庫外，它不依賴於任何第三方模塊。

Tornado：非同步非阻塞IO的Python Web框架
Tornado的全稱是Torado Web Server，從名字上看就可知道它可以用作Web伺服器，但同時它也是一個Python Web的開發框架。最初是在FriendFeed公司的網站上使用，FaceBook收購了之後便開源了出來。

webpy: 輕量級的Python Web框架
webpy的設計理念力求精簡（Keep it simple and powerful），源碼很簡短，只提供一個框架所必須的東西，不依賴大量的第三方模塊，它沒有URL路由、沒有模板也沒有資料庫的訪問。

Scrapy：Python的爬蟲框架
Scrapy是一個使用Python編寫的，輕量級的，簡單輕巧，並且使用起來非常的方便。

④ python中orm 框架有哪些

對多核多對多

04142434445

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey,UniqueConstraint,Indexfrom sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationshipfrom sqlalchemy import create_engineengine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/test",max_overflow=5)Base = declarative_base()#創建單表class Users(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer,primary_key=True) name = Column(String(32)) extra = Column(String(16)) #一對多 class Favor(Base): __tablename__ = 'favor' nid = Column(Integer,primary_key=True) caption = Column(String(50),default='red',unique=True) class Person(Base): __tablename__ = 'person' nid = Column(Integer,primary_key=True) name = Column(String(32),index=True,nullable=True) favor_id = Column(Integer,ForeignKey('favor.nid')) #多對多class Group(Base): __tablename__ = 'group' nid = Column(Integer,primary_key=True) name = Column(String(64),unique=True,nullable=False) port = Column(Integer,default=22) class Server(Base): __tablename__ = 'server' id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) hostname = Column(String(64),unique=True,nullable=False)class ServerToGroup(Base): __tablename__ = 'servertogroup' nid = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id')) group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.nid'))# Base.metadata.create_all(engine) #生成表Base.metadata.drop_all(engine) #生成表

#添加數據(往Users表增加數據)

123456789101112131415

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey,UniqueConstraint,Indexfrom sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationshipfrom sqlalchemy import create_enginefrom orm一對多和多對多 import Users #從orm一對多和對多程序中導入Users類engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/test",max_overflow=5)Base = declarative_base()Base.metadata.create_all(engine) #生成表# Base.metadata.drop_all(engine) #生成表Session = sessionmaker(bind=engine)session = Session()#增加數據obj = Users(name="parktrick",extra="Devops")session.add(obj)session.commit() #不執行這步，數據是寫入不了資料庫的

#刪除User表某條數據

123

#刪除數據session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete() #把Users.id大於2的數據刪除掉session.commit()

#修改數據

123
#修改數據session.query(Users).filter(Users.id > 1).update({"name":"bob"}) #修改User.id大於1的name為"bob"session.commit()

⑤ python什麼框架適合sql server

下文將教您如何創建mysql存儲過程，並附上了詳細的步驟，如果您在mysql存儲過程方面遇到過問題，不妨一看，對您會有所幫助。
--選擇資料庫
mysql>
use
test;
database
changed
--創建示例用表
mysql>
create
table
zzm(
->
id
int
primary
key
auto_increment,
->
name
varchar(10)
->
);
query
ok,
0
rows
affected
(0.20
sec)
mysql>
insert
into
zzm(name)
values('zhang');
query
ok,
1
row
affected
(0.08
sec)
mysql>
insert
into
zzm(name)
values('zeng');
query
ok,
1
row
affected
(0.05
sec)
mysql>
insert
into
zzm(name)
values('ming');
query
ok,
1
row
affected
(0.05
sec)
mysql>
select
*
from
zzm;
+----+-------+
|
id
|
name
|
+----+-------+
|
1
|
zhang
|
|
2
|
zeng
|
|
3
|
ming
|
+----+-------+
3
rows
in
set
(0.00
sec)
--更改命令結束符（因為在procere中經常要用到默認的命令結束符--分號(;)
--所以在創建procere的時候需要定義新的結束符以說明創建procere的命令結束）
--這里將結束符號改成美元符號--$
mysql>
delimiter
$
--創建mysql存儲過程p3
--此存儲過程的過程名是p3，該過程包含兩個參數，
--一個是輸入類型的（以in標示），參數名是nameid，類型是int，
--一個是輸出類型的（以out標示），參數名是person_name，類型是varchar(10)
--此存儲過程的作用是查詢出zzm表的全部內容，會輸出結果集（data
set），然後
--再查詢表中記錄的id是nameid的欄位name，將其輸出到第二個輸出類型的參數裡面，這個查詢
--不會輸出結果集。
mysql>
create
procere
p3(in
nameid
int,
out
person_name
varchar(10))
->
begin
->
select
*
from
test.zzm;
->
select
zzm.name
into
person_name
from
test.zzm
where
zzm.id
=
nameid;
->
end
->
$
query
ok,
0
rows
affected
(0.00
sec)

⑥ 想轉行python,求推薦python的資料庫框架,在網上看的一些資料似乎並不是太好維護,所以在這里請教一下

SQLAlchemy了解下
另外python並不是一個行業，不存在轉行python的說法

⑦ 有python操作mysql資料庫成熟的框架技術么

你在抄插數據的時候，是不是定義了id，讓id自動增加就可以實現添加而不是覆蓋。
設計資料庫表的時候，第一個欄位ID讓它自增方式。在python寫insert語句時，勉強將你自己定義的ID值放進去。就是insert
table
()
values()
前面那個括弧里不要寫ID，後面values也將ID值去掉

⑧ Python Django框架，如何通過某一工具獲取資料庫數據，然後繪圖，將可視化成果展現在搭建好的WEB頁面上

怎麼獲取資料庫數據屬於Django ORM部分的基礎知識，請看Django官網教程，如果看不懂英文可以看自強學堂的Model部分教程，雖然遠不如官網詳盡，至少能讓你知道ORM是什麼、怎麼用。
怎麼將數據可視化到頁面上屬於前端知識，和你的數據類型、數據量、展現形式、期望效果、選用的前端框架以及UI框架都有關系，問題太寬泛不好回答。

⑨ python一般是學什麼框架

1、Django
Django是一個開放源代碼的Web應用框架，採用了MVC的框架模式，即模型M，視圖V和控制器C。Django的主要目的是簡便、快速的開發資料庫驅動的網站，強調快速開發和DRY(Do Not Repeat Yourself)原則。它強調代碼復用,多個組件可以很方便的以"插件"形式服務於整個框架。Django有許多功能強大的第三方插件，你甚至可以很方便的開發出自己的工具包，這使得Django具有很強的可擴展性。
2、Flask
Flask是一個使用 Python 編寫的輕量級 Web 應用框架，它使用簡單的核心，沒有默認使用的資料庫、窗體驗證工具，用extension 增加其他功能，也被稱為 "microframework" 。
3、Tornado
Tornado是一種 Web 伺服器軟體的開源版本，獨特之處在於其所有開發工具能夠使用在應用開發的任意階段以及任何檔次的硬體資源上。而且完整集的Tornado工具可以使開發人員完全不用考慮與目標連接的策略或目標存儲區大小。

⑩ python什麼框架比較好

從GitHub中整理出的15個最受歡迎的Python開源框架。這些框架包括事件I/O，OLAP，Web開發，高性能網路通信，測試，爬蟲等。Django:PythonWeb應用開發框架Django應該是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影響。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自動化的管理後台：只需要使用起ORM，做簡單的對象定義，它就能自動生成資料庫結構、以及全功能的管理後台。Diesel：基於Greenlet的事件I/O框架Diesel提供一個整潔的API來編寫網路客戶端和伺服器。支持TCP和UDP。Flask：一個用Python編寫的輕量級Web應用框架Flask是一個使用Python編寫的輕量級Web應用框架。基於WerkzeugWSGI工具箱和Jinja2模板引擎。Flask也被稱為「microframework」，因為它使用簡單的核心，用extension增加其他功能。Flask沒有默認使用的資料庫、窗體驗證工具。Cubes：輕量級PythonOLAP框架Cubes是一個輕量級Python框架，包含OLAP、多維數據分析和瀏覽聚合數據（aggregateddata）等工具。Kartograph.py：創造矢量地圖的輕量級Python框架Kartograph是一個Python庫，用來為ESRI生成SVG地圖。Kartograph.py目前仍處於beta階段，你可以在virtualenv環境下來測試。Pulsar：Python的事件驅動並發框架Pulsar是一個事件驅動的並發框架，有了pulsar，你可以寫出在不同進程或線程中運行一個或多個活動的非同步伺服器。Web2py：全棧式Web框架Web2py是一個為Python語言提供的全功能Web應用框架，旨在敏捷快速的開發Web應用，具有快速、安全以及可移植的資料庫驅動的應用，兼容GoogleAppEngine。Falcon：構建雲API和網路應用後端的高性能Python框架Falcon是一個構建雲API的高性能Python框架，它鼓勵使用REST架構風格，盡可能以最少的力氣做最多的事情。Dpark：Python版的SparkDPark是Spark的Python克隆，是一個Python實現的分布式計算框架，可以非常方便地實現大規模數據處理和迭代計算。DPark由豆瓣實現，目前豆瓣內部的絕大多數數據分析都使用DPark完成，正日趨完善。Buildbot：基於Python的持續集成測試框架Buildbot是一個開源框架，可以自動化軟體構建、測試和發布等過程。每當代碼有改變，伺服器要求不同平台上的客戶端立即進行代碼構建和測試，收集並報告不同平台的構建和測試結果。Zerorpc：基於ZeroMQ的高性能分布式RPC框架Zerorpc是一個基於ZeroMQ和MessagePack開發的遠程過程調用協議（RPC）實現。和Zerorpc一起使用的ServiceAPI被稱為zeroservice。Zerorpc可以通過編程或命令行方式調用。Bottle:微型PythonWeb框架Bottle是一個簡單高效的遵循WSGI的微型pythonWeb框架。說微型，是因為它只有一個文件，除Python標准庫外，它不依賴於任何第三方模塊。Tornado：非同步非阻塞IO的PythonWeb框架Tornado的全稱是ToradoWebServer，從名字上看就可知道它可以用作Web伺服器，但同時它也是一個PythonWeb的開發框架。最初是在FriendFeed公司的網站上使用，FaceBook收購了之後便開源了出來。webpy:輕量級的PythonWeb框架webpy的設計理念力求精簡（Keepitsimpleandpowerful），源碼很簡短，只提供一個框架所必須的東西，不依賴大量的第三方模塊，它沒有URL路由、沒有模板也沒有資料庫的訪問。Scrapy：Python的爬蟲框架Scrapy是一個使用Python編寫的，輕量級的，簡單輕巧，並且使用起來非常的方便。