Python을 사용하여 Windows가 아닌 플랫폼에서 Microsoft Access 데이터베이스에 액세스하는 방법은 무엇입니까?
Windows가 아닌 플랫폼에 대한 Access 데이터베이스 연결 옵션 탐색
Python이 널리 사용됨에도 불구하고 Windows가 아닌 플랫폼에서는 Microsoft Access 데이터베이스에 액세스하는 것이 어려울 수 있습니다. Linux 및 Mac과 같은 플랫폼. 이 문서에서는 사용 가능한 옵션을 자세히 살펴보고 Access 데이터베이스에서 Python으로 데이터를 추출하기 위한 지침을 제공합니다.
Pyodbc에 대한 제한된 옵션
Pyodbc는 다음과 상호 작용하는 데 널리 사용되는 Python 라이브러리입니다. ODBC 호환 데이터베이스. 그러나 ODBC 드라이버에 의존하기 때문에 Windows가 아닌 시스템에서는 사용할 수 없습니다. 결과적으로 대체 솔루션을 모색하는 것이 필요해졌습니다.
pandas_access: Mac 및 Ubuntu 솔루션
Mac OSx 및 Ubuntu 18.04 사용자의 경우 pandas_access는 다음을 수행하는 편리한 방법을 제공합니다. Access 데이터베이스 테이블에 액세스하고 읽습니다. 시작하려면:
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")
Ubuntu용 MDBTools
Ubuntu에서 MDBTools를 설치하면 Access 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다.
sudo apt install mdbtools
Python 분석을 위해 CSV로 내보내기
선호하는 접근 방식이 Access 데이터베이스에서 CSV 파일로 데이터를 내보내는 것이라면 다음 단계를 따르세요.
- Access를 엽니다. 데이터베이스를 선택하고 내보낼 테이블로 이동합니다.
- "외부 데이터" 탭을 클릭하고 "내보내기"를 선택합니다.
- 파일 형식으로 "CSV(쉼표로 구분)"를 선택합니다.
- 파일 경로와 이름을 지정하세요.
- CSV 파일을 내보낸 후에는 pandas 또는 csv와 같은 라이브러리를 사용하여 Python 스크립트로 가져올 수 있습니다.
By 이러한 옵션을 탐색하면 Windows가 아닌 플랫폼에서 Access 데이터베이스에 액세스하는 문제를 극복하고 Python 프로그래밍에서 데이터를 효과적으로 활용할 수 있습니다.
위 내용은 Python을 사용하여 Windows가 아닌 플랫폼에서 Microsoft Access 데이터베이스에 액세스하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
