Python轻松读取多维数据库，数据处理更高效(python读取多维数据库)

数据处理是现代社会从事各类业务的重要工作之一，而数据库则是储存数据的重要手段。对于那些储存在多维数据库中的数据，许多开发者面临一个共同的难题：如何高效地读取这些数据。好消息是，利用Python来读取多维数据库的数据并不是什么难事。本文将向您展示如何使用Python来轻松读取多维数据库。

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一、什么是多维数据库？

多维数据库是指可以存储多个维度数据的数据库。这样做的好处在于可以根据不同要求，将数据在不同维度下进行分析和整理。换句话说，多维数据库能够提供更具体的查询和分析功能。

在实际应用中，由于需求的不同，多维数据可能有不同的维度，但通常包括以下几个：

1. 时间维度 ：与时间相关的信息，例如时间、日期、小时等等。

2. 产品/服务维度 ：储存产品/服务的详细信息。

3. 地理维度 ：关于地理位置的信息，例如国家、城市、街道等等。

4. 经济维度 ：商业运营相关的数据，例如销售额、成本等等。

二、python读取多维数据库的方法

Python作为一款开源的编程语言，具备着高效、易用、免费等许多优点。在处理多维数据库上也有着丰富的库和工具可以使用。本文将介绍两种Python读取多维数据库的方法：

1. 使用pandas库

pandas是Python里面一个强大的数据分析与操作库，可以很方便地导入、操作和分析多维数据。pandas库主要有以下几个数据结构：

1. Series ：一维数组，类似于列标识符。

2. DataFrame ：二维数组，是Series数组的容器，对应于多个列。

3. Panel ：三维数组，是DataFrame数组的容器，对应于多个DataFrame。

对于多维数据库的数据读取，我们主要用到的是其中的DataFrame数据结构。

利用pandas来读取多维数据库的方法如下：

之一步：导入需要的库

“`python

import pandas as pd

import numpy as np

import pyodbc

“`

其中，pyodbc库是一个Python连接多种数据库的工具，需要提前安装好。

第二步：建立连接

“`python

conn = pyodbc.connect(‘driver={SQL Server};’

‘server=xxxxx;’

‘database=xxxxx;’

‘uid=xxxxx;’

‘pwd=xxxxx’)

“`

这里以SQL Server为例，根据不同的数据库需要填写相应的服务器地址、数据库名、用户密码等信息，建立连接。

第三步：读取数据

“`python

df = pd.read_sql_query(‘SELECT * FROM myTable’, conn)

“`

其中，“myTable”为需要读取数据的具体表名。

第四步：操作数据

成功读取数据后，可以对数据进行各种操作，例如：

“`python

# 查看数据前几行

df.head()

# 查看数据后几行

df.tl()

# 查看数据的形状

df.shape

# 获取数据类型

df.dtypes

# 计算平均值

df.mean()

# 计算中位数

df.median()

# 计算标准差

df.std()

“`

2. 使用xarray库

xarray是一个强大且易用的Python库，也适用于读取多维数据。它主要集中在：

1. 坐标和索引的处理：xarray库在处理坐标和索引方面做得很好，可以自动检测和转换多个数据格式。

2. 数据清晰明了：xarray将多维数组和单个数组整合在一起，通过定义它们的维度，坐标和属性，它们会转换为一个强大且具有描述性的数据集。

3. 并行处理：xarray提供了并行计算的功能，以加快数据集的处理速度。

使用xarray来读取多维数据库的方法如下：

之一步：导入需要的库

“`python

import xarray as xr

import pyodbc

“`

第二步：建立连接

“`python

conn = pyodbc.connect(‘driver={SQL Server};’

‘server=xxxxx;’

‘database=xxxxx;’

‘uid=xxxxx;’

‘pwd=xxxxx’)

“`

同样建立连接。

第三步：读取数据

“`python

ds = xr.open_dataset(conn)

“`

该方法将返回一个xarray.Dataset对象，包含读取的多维数据信息。

第四步：操作数据

成功读取数据后，可以对数据进行各种操作，例如：

“`python

# 查看数据结构

ds

# 获取数据中的某些切片

subset = ds.sel(countries=[‘China’], capital_city=[‘Beijing’])

# 对数据进行重新计算

subset = subset.assign(percentages=(subset.sales / subset.visits) * 100)

# 对数据进行可视化

subset.percentages.plot()

“`

三、

利用Python来读取多维数据库的数据并不难。本文介绍了两种使用pandas和xarray，针对不同场景的读取多维数据库的方法。在应用中读取多维数据并进行高效的处理，不仅可以提高工作效率，还能有效提升业务整体水平。

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python有什么好的大数据/并行处理框架

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Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架

Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。

Flask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架

Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2

模板引擎。Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数

据库、窗体验证工具。

Cubes：轻量级Python OLAP框架

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Pulsar是一个事件驱动的并发框架，有了pulsar，你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步源租服务器。

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Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。

Dpark：Python版的Spark

DPark是Spark的Python克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成，正日趋完善。

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Buildbot是一个开源框架，可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变，服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试，收集并报告不同平台的构建和测试结果。

Zerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架

Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议（RPC）实现。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被称为 zeroservice。Zerorpc 可以通过编程或命令行方式调用。

Bottle: 微型Python Web框架

Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型，是因为它只有一个文件，除Python标准库外，它不依赖于任何第三方模块。

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Tornado的全称是Torado Web Server，从名字上看就可知道它可以用作Web服务器，但同时它也是一个Python Web的开发框架。最初是在FriendFeed公司的网站上使用，FaceBook收购了之后便开源了出来。

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webpy的设计理念力求精简（Keep it simple and powerful），源码很简短，只提供一个框架所必须的东西，不依赖大量的第三方模块，它没有URL路由、没御裂嫌有模板也没有数据库的访问。

Scrapy：Python的爬虫框架

Scrapy是一个使用Python编写的，轻量级的，简单轻巧，并且使用起来非常的方便。

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