使用Python構建MySQL資料處理系統的操作方法

這篇文章主要跟大家分享的是如果使用Python構建MySQL資料處理系統的操作方法，小杜覺得在生活中很實用，就整理了一下，並分享給各位做個參考，由於內容質量高，且簡單易懂，感興趣的朋友不妨進來看看吧!

使用Python構建MySQL資料處理系統的操作方法：

一、處理異常是至關重要的

第一次嘗試連線到儲存在摩杜雲上的MySQL資料庫時，遇到過很多的錯誤。當設定代理時，對很多代理進行了體驗。問題是，在程式碼開發的第一階段，最好是處理所有的錯誤，特別是與連線有關的錯誤，如果需要的話，引發這些錯誤，否則呼叫Exchange語句。

這聽起來很簡單，但在我的例子中，可能有環境變數，其中有UNIX套接字名稱和節點環境名稱，它們的值可能不正確，資料庫憑據也可能不正確，我可以擁有它所有的東西。我在處理這些例子期間花費幾個小時，但節省了很多時間，我很高興將這段時間用於這個階段的專案開發。

二、適當的抽象類是無價的

在處理抽象類時，你需要記住的最重要的事情是，可能需要花費大量時間和注意力來定義它，並且也確實需要它。我的儲存庫的結構基於這樣一個事實，即我必須建立許多.csv檔案，這些檔案具有非常相似的模式(唯一鍵)。事實上，我有很多類似的提取器、演算法、資料後置處理器等工具，所有這些都被簡化為基本抽象類，這使得下一個模組的建立更加容易。

當你編寫第n個模組時，可以意識到你的類已經完成了，並且明白編譯過程中沒有定義的建構函式和一些方法已經實現了，因此不需要為它們煩惱。

三、靈活的儲存庫結構總是最好的

有時它可能看起來有點難看(例如，在一個資料夾中有1個檔案)，但如果看到需要更改一些關鍵模組(例如文字前處理器)並且這樣做，只需更改1-2個檔案，那就很好了。

我並不是一名軟體架構師，所以很難說出這個領域的優點和錯誤，但我認為元件的高度碎片化和獨立性總是良好的。我自己開發的repoI有大量的小資料夾，並且引向它們比嘗試使整個架構更加容易(也許更漂亮)。

四、資料科學模型的測試是值得的

我沒有足夠的時間來完成涵蓋所有案例的完美測試。我仍然提到這一點的原因是，如果你沒有那麼明顯的ML/NLP模型行為，最好至少為了自己而進行測試。

我沒有很多NLP/ML演算法(其中大部分演算法都很簡單)，但如果沒有實施哪怕最簡單的測試的話，它們的其他部分就無法支援。此外，在更好的模型理解方面，測試通常是有用的，這是因為通過斷言語句，當希望在頭腦中重新整理演算法時，一些演算法概念可能變得更加清晰。

五、使資料庫符合第三正規化

有時這可能是人們討論的一部分，但是如果不使所有3個語句完全適用於資料庫，就無法編寫有效的資料處理系統。如果沒有它們，一些不明顯的查詢問題經常發生，甚至無法找到問題所在。

六、記錄錯誤

在實現記錄時，通常不會檢視收到三年所有的警告和錯誤，但有些錯誤可能不可重複，而且日誌記錄幫助理解發生了什麼事。我是在我的本地機器上實施的，當伺服器上的某些東西沒有工作時，通過檢視類似的案例，可以節省幾個小時的時間。

七、除非資料庫非常簡單，否則不需要物件關係對映(ORM)

在這個專案工作的很長一段時間裡，我真的很擔心需要用物件關係對映(ORM)重寫所有內容。但是我錯了。實際上，像SQLAlchemy和Peewee這樣的東西適合小型的簡單資料庫，但是它們不適合像複雜資料庫(有時它需要4個分組和5個連線來編寫一個查詢)。

它們很優雅，有時非常簡單和美觀，但無論如何，如果你只使用聯結器API，就不能擁有儘可能多的控制權。我決定使用MySQL Connector，因為用物件關係對映(ORM)編寫所有內容可能會使棘手的事情變得更加複雜。

結論

這個註釋與ML/ NLP演算法解釋及其效能討論無關，但我仍然認為它很有用。我希望在開始研究這個專案之前已經知道了上面描述的所有陳述，但也確定，只有花費一些時間來修復bug，並尋找實際問題之後，它們中的一些問題才會變得清晰易懂。

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