當(dāng)然是SQL，無論是文科還是理科，這個(gè)答案都是毋庸置疑的。

看了很多回答，竟然有人說二者差不多，甚至有的回答為了博眼球說SQL比Python要難，真實(shí)誤人子弟，害人不淺。

下面，就從如下幾個(gè)方面說一下我的看法：

• 什么是SQL？
• 什么是Python？
• SQL和Python有什么區(qū)別？
• SQL和Python誰更容易？

什么是SQL？

SQL是結(jié)構(gòu)化查詢語言（Structured Query Language）的縮寫，是一種以檢索為主編程語言，允許開發(fā)人員在數(shù)據(jù)庫中管理和檢索信息，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行增刪改查，也可以用于創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)庫。

許多行業(yè)使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來組織信息和存儲(chǔ)信息，SQL最常開發(fā)和維護(hù)這些數(shù)據(jù)庫。

開發(fā)人員也可以使用SQL來產(chǎn)生快速的數(shù)據(jù)分析，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并從廣泛的數(shù)據(jù)庫中檢索記錄。

什么是Python？

Python是一種通用的編碼語言，這意味著你可以用它來完成各種編程任務(wù)，除了處理數(shù)據(jù)之外，還可以用于網(wǎng)站開發(fā)、爬蟲、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。

當(dāng)然，數(shù)據(jù)領(lǐng)域經(jīng)常使用Python，因?yàn)槠浜唵蔚恼Z法和在業(yè)界的受歡迎程度使其在數(shù)據(jù)分析方面要遠(yuǎn)比C++、Java這些語言簡單很多。

由于它能夠與各種平臺(tái)合作，并強(qiáng)調(diào)可讀性，Python已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析的首選語言之一。

由于Python語言通用性，許多行業(yè)都在使用用Python編寫的軟件、應(yīng)用程序和程序。

SQL和Python有什么區(qū)別？

SQL和Python的關(guān)鍵區(qū)別在于，開發(fā)人員使用SQL主要用來訪問和提取數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，而使用Python除了簡單的訪問和提取之外，還需要通過運(yùn)行回歸測(cè)試、時(shí)間序列測(cè)試和其他數(shù)據(jù)處理計(jì)算來分析和操作數(shù)據(jù)。

SQL最大的優(yōu)勢(shì)是它能夠通過一些簡單的語句在一個(gè)數(shù)據(jù)庫中關(guān)聯(lián)多個(gè)表的數(shù)據(jù)。

與Python相比，SQL更簡單，功能范圍更窄。

SQL產(chǎn)生的查詢依賴于函數(shù)，而函數(shù)是執(zhí)行特定任務(wù)的代碼。然而，SQL函數(shù)的應(yīng)用比Python少。Python使用靈活的編程語言和第三方工具包，而不是使用函數(shù)，這可以適用于廣泛的開發(fā)項(xiàng)目。這些庫包含了開發(fā)特定軟件或應(yīng)用程序的特定片段和指令。

例如，一些Python庫包括：

• 用于數(shù)據(jù)分析的Pandas
• 用于操作PDF的PyPDF2
• 用于數(shù)學(xué)運(yùn)算和科學(xué)計(jì)算的NumPy
• 用于機(jī)器學(xué)習(xí)的Scikit-learn

SQL和Python誰更容易？

開頭已經(jīng)給出了答案，SQL更加容易。

而且，在前面介紹過程中也提到，SQL是一種檢索/查詢語言，Python則是一種通用語言，從常理來說，檢索語言這類偏向于工具型的語言都會(huì)更加簡單。

當(dāng)然，為了增加說服力，我從如下幾個(gè)方面闡述為什么SQL比Python更加容易。

SQL是一種聲明性語言

決定任何計(jì)算機(jī)語言是否容易學(xué)習(xí)的關(guān)鍵因素之一涉及到語言的類型。

目前有四種主要類型的編程語言：這些語言包括程序性語言（也被稱為命令性語言）、面向?qū)ο蟮恼Z言、功能性語言和聲明性語言。

SQL是一種聲明性語言，它是非程序性的。

你只能通過關(guān)注你想得到的結(jié)果來編寫查詢，而不是關(guān)注得出結(jié)果的方法或步驟。換句話說，SQL允許你專注于單一的事實(shí)而不是復(fù)雜的過程。

相反，像Python這樣的通用編程語言是程序性的，它要求你不僅要編碼你需要或想要完成的事情，而且需要完成實(shí)現(xiàn)的過程。

為了進(jìn)一步說明它們的區(qū)別，舉個(gè)日常的例子，假如你去商店買牛奶，如果使用程序性語言，就需要先后完成如下步驟：

• 走到門口
• 打開門
• 走向你的車
• 打開車門
• 進(jìn)入汽車
• 啟動(dòng)車
• 開車到超市
• 停好你的車
• 關(guān)掉車并下車
• 走到超市門口
• 進(jìn)入商店
• 走到乳制品區(qū)
• 拿到牛奶
• 走到收銀臺(tái)
• 付款
• 開車回家

一個(gè)簡單的任務(wù)，如拿起一加侖的牛奶，當(dāng)它必須用程序格式寫出來時(shí)，就變得復(fù)雜而乏味了。

如果用聲明性語言來對(duì)照這個(gè)實(shí)例，只需要一步：

• 去商店買牛奶

程序性和聲明性編程語言之間的這種明顯區(qū)別意味著你我們學(xué)習(xí)和使用SQL的成本都要比Python少很多，這也意味著編碼結(jié)構(gòu)可以大大簡化。

在SQL中沒有嚴(yán)格的格式要求

SQL沒有嚴(yán)格的格式化要求，換句話說，當(dāng)你用SQL編寫查詢代碼時(shí)，格式上的錯(cuò)誤不會(huì)影響查詢的執(zhí)行。

盡管SQL沒有格式化要求，但保持一致的風(fēng)格是非常重要的，任何編程語言都是如此。

在SQL中，只要我們用語言表達(dá)出我們想要實(shí)現(xiàn)的操作，無論格式怎么樣，都可以正常執(zhí)行，相反，Python則對(duì)格式要嚴(yán)格的要求，比如縮進(jìn)。

SQL是一種狹義的語言

我認(rèn)為SQL是一種狹義的編程語言，它更加偏向于一種操作型的工具，用SQL寫的查詢主要依賴于四類函數(shù)；連接、聚合、子查詢和窗口函數(shù)。

另一方面，Python有許多庫，你可以利用它們來實(shí)現(xiàn)專門的功能。例如，你可以使用pandas的數(shù)據(jù)分析功能和scikit-learn的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，也可以實(shí)現(xiàn)一些大型項(xiàng)目。

SQL語言對(duì)用戶比較友好

當(dāng)用SQL創(chuàng)建查詢時(shí)，工作流程沿著一條線性路徑發(fā)展。

假如我們想要處理一些數(shù)據(jù)結(jié)果，它涉及到從更廣泛的數(shù)據(jù)集聚合和連接數(shù)據(jù)，并一直持續(xù)到提供所要求的結(jié)果。

即使查詢時(shí)間很長，它們?nèi)匀槐３种€性。

使用Python，處理數(shù)據(jù)涉及到一個(gè)更復(fù)雜的過程。它包括將一個(gè)數(shù)據(jù)集分解成更小的單元，其中每一個(gè)單元都成為一個(gè)獨(dú)立的分析線

之后，你需要把這些線程結(jié)合起來，然后再一次把它們分開，以完成你的分析查詢。

在這個(gè)過程中要涉及到數(shù)組、列表、字典、變量、函數(shù)、類等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和概念知識(shí)。

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