


Comment accéder aux bases de données Microsoft Access à partir de plates-formes non Windows avec Python ?
Exploration des options de connectivité des bases de données Access pour les plates-formes non Windows
Malgré l'utilisation généralisée de Python, l'accès aux bases de données Microsoft Access peut s'avérer difficile sur des plates-formes non Windows plates-formes comme Linux et Mac. Cet article examine les options disponibles et fournit des conseils pour extraire des données vers Python à partir de bases de données Access.
Options limitées pour Pyodbc
Pyodbc est une bibliothèque Python populaire pour interagir avec Bases de données compatibles ODBC. Cependant, sa dépendance au pilote ODBC le rend indisponible sur les systèmes non Windows. En conséquence, l'exploration de solutions alternatives devient nécessaire.
pandas_access : une solution Mac et Ubuntu
Pour les utilisateurs de Mac OSx et Ubuntu 18.04, pandas_access offre un moyen pratique de accéder et lire les tables de la base de données Access. Pour commencer :
import pandas_access as mdb db_filename = 'my_db.mdb' # List the tables in the database. for tbl in mdb.list_tables(db_filename): print(tbl) # Read data from a specific table. df = mdb.read_table(db_filename, "MyTable")
MDBTools pour Ubuntu
Sur Ubuntu, l'installation de MDBTools peut permettre l'accès aux bases de données Access :
sudo apt install mdbtools
Exportation au format CSV pour l'analyse Python
Si l'approche privilégiée consiste à exporter des données de la base de données Access vers un fichier CSV, voici les étapes :
- Ouvrez le fichier Access base de données et accédez à la table que vous souhaitez exporter.
- Cliquez sur l'onglet "Données externes" et sélectionnez "Exporter".
- Choisissez "CSV (délimité par des virgules)" comme type de fichier.
- Spécifiez le chemin et le nom du fichier.
- Une fois le fichier CSV exporté, vous pouvez l'importer dans votre script Python à l'aide de bibliothèques comme pandas ou csv.
Par En explorant ces options, vous pouvez surmonter le défi lié à l'accès aux bases de données Access sur des plates-formes non Windows et utiliser efficacement les données dans votre programmation Python.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
