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Python简介

Python的历史

  1. 1989年圣诞节:Guido von Rossum开始写Python语言的编译器。
  2. 1991年2月:第一个Python编译器(同时也是解释器)诞生,它是用C语言实现的(后面),可以调用C语言的库函数。在最早的版本中,Python已经提供了对“类”,“函数”,“异常处理”等构造块的支持,还有对列表、字典等核心数据类型,同时支持以模块为基础来构造应用程序。
  3. 1994年1月:Python 1.0正式发布。
  4. 2000年10月16日:Python 2.0发布,增加了完整的垃圾回收,提供了对Unicode的支持。与此同时,Python的整个开发过程更加透明,社区对开发进度的影响逐渐扩大,生态圈开始慢慢形成。
  5. 2008年12月3日:Python 3.0发布,它并不完全兼容之前的Python代码,不过因为目前还有不少公司在项目和运维中使用Python 2.x版本,所以Python 3.x的很多新特性后来也被移植到Python 2.6/2.7版本中。

目前我们使用的Python 3.7.x的版本是在2018年发布的,Python的版本号分为三段,形如A.B.C。其中A表示大版本号,一般当整体重写,或出现不向后兼容的改变时,增加A;B表示功能更新,出现新功能时增加B;C表示小的改动(例如:修复了某个Bug),只要有修改就增加C。如果对Python的历史感兴趣,可以阅读名为《Python简史》的网络文章。

Python的优缺点

Python的优点很多,简单的可以总结为以下几点。

  1. 简单明了,学习曲线低,比很多编程语言都容易上手。
  2. 开放源代码,拥有强大的社区和生态圈,尤其是在数据分析和机器学习领域。
  3. 解释型语言,天生具有平台可移植性,代码可以工作于不同的操作系统。
  4. 对两种主流的编程范式(面向对象编程和函数式编程)都提供了支持。
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  1. 关系

    什么是关系?

单一的数据结构—-关系
现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示
逻辑结构—-二维表
从用户角度,关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表
建立在集合代数的基础上

(1)域(Domain)

域是一组具有相同数据类型的值的集合。例:
整数
实数
介于某个取值范围的整数
长度指定长度的字符串集合
{‘男’,‘女’}

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1.数据库系统结构

(1)两种角度

从数据库管理系统角度看,数据库系统通常采用三级模式结构,是数据库系统内部的系统结构

从数据库最终用户角度看(数据库系统外部的体系结构) ,数据库系统的结构分为:
单用户结构
主从式结构
分布式结构
客户/服务器
浏览器/应用服务器/数据库服务器多层结构等

(2)数据库系统模式的概念

来自张教授的解疑:模式是数据库结构的描述、关系模式是表的结构的描述;

“型” 和“值” 的概念

型(Type)
对某一类数据的结构和属性的说明

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1.数据模型的概念

在数据库中用数据模型这个工具来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。
通俗地讲数据模型就是现实世界的模拟。
数据模型应满足三方面要求:

能比较真实地模拟现实世界
容易为人所理解
便于在计算机上实现

2.两大类数据模型

数据模型分为两类(分属两个不同的层次)

(1) 概念模型 也称信息模型,它是按用户的观点来对数据和信息建模,用于数据库设计。
(2) 逻辑模型和物理模型
逻辑模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型、面向对象模型等,按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS实现。
物理模型是对数据最底层的抽象,描述数据在系统内部的表示方式和存取方法,在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法。
客观对象的抽象过程—两步抽象
现实世界中的客观对象抽象为概念模型;
把概念模型转换为某一DBMS支持的数据模型。

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1.四大基本概念

(1)数据–Data

① 数据的定义
② 数据的种类
③ 数据的特点
④ 数据举例

(2)数据库–Database

① 数据库的定义
② 数据库的基本特征

(3)数据库管理系统–DataBase Management System

① 什么是DBMS?
② DBMS的用途
③ DBMS的主要功能

(4)数据库系统–Database System

① 什么是数据库系统(Database System,简称DBS)

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