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数据库

http://sqlfiddle.com/#!4/42960/1
用于轻松在线测试和共享数据库问题及其解决方案的工具

https://livesql.oracle.com/apex/f?p=590:1000
学习和分享 SQL

https://sqlzoo.net/
SQL 教程 

数据库

数据库系统最流行的选择包括：

MySQL是一种开源 SQL 关系数据库，将数据组织到一个或多个表中，其中的数据类型可能相互关联。它是垂直可扩展的，这意味着一台终极机器将为您完成工作。它是目前四种数据库系统中应用最广泛的。

PostgreSQL（有时也称为 Postgres）也是一个开源 SQL 关系数据库，强调可扩展性和标准合规性。它现在也可以处理 JSON，但它通常更适合结构化数据、垂直扩展以及符合 ACID 的需求，例如电子商务和金融交易。

Microsoft SQL Server包括 Windows 上的 SQL Server、Linux 上的 SQL Server 和 Azure 上的 SQL。这些也是建立在服务器上的关系数据库管理系统，其主要功能是根据软件应用程序的要求存储和检索数据。

SQLite是一个开源的自包含、基于文件的“无服务器”数据库，以其可移植性、可靠性和即使在低内存环境中的良好性能而闻名。

MongoDB是一个开源 NoSQL 文档数据库，旨在处理 JSON 并存储无模式数据。它是水平可扩展的，这意味着多台较小的机器将为您完成工作。它有利于灵活性和非结构化数据，以及缓存实时分析。

Redis是一个开源的 NoSQL 内存数据结构存储。它使用键值对来存储而不是文档。Redis 以其灵活性、性能和广泛的语言支持而闻名。它足够灵活，可以用作缓存或消息代理，并且可以使用列表、集合和散列等数据结构。

您选择的数据库类型应取决于您将使用该数据库的应用程序类型。我们建议您查看结构化和非结构化数据库的优缺点，并根据您的用例进行选择。


MongoDB
一个文档数据库，即在类似 JSON 的文档内存储数据。我们认为面对数据，这种方法非常自然，比传统的排/列模型更加直观和强大

https://github.com/mongo-express/mongo-express
使用 Node.js、Express 和 Bootstrap3 编写的基于 Web 的 MongoDB 管理界面

docker中安装数据库和管理页面，python中再调用传json数据

数据库工具


Navicat 
https://www.navicat.com.cn/
图像化数据库管理工具

以上收费


HeidiSQL
https://www.heidisql.com/
HeidiSQL是免费软件，其目标是易于学习。“ Heidi”使您可以从运行数据库系统MariaDB，MySQL，Microsoft SQL、PostgreSQL和SQLite的计算机上查看和编辑数据和结构，属于全球最流行的 MariaDB 和 MySQL 工具

Beekeeper Studio
一个跨平台的开源 SQL 编辑器和数据库管理器，可用于 Linux、Mac 和 Windows.
支持SQLite、MySQL、MariaDB、Postgres、CockroachDB、SQL Server、Amazon Redshift

DBeaver免费的多平台数据库工具，适用于开发人员、数据库管理员、分析师和所有需要使用数据库的人员。支持所有流行数据库：MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、DB2、SQL Server、Sybase、MS Access、Teradata、Firebird、Apache Hive、Phoenix、Presto 等


DB Designer 
数据库设计和建模工具在线，无需编写 SQL 即可设计数据库架构

DB Browser for SQLite
SQLite 数据库浏览器的官方主页，这个程序不是sqlite命令行工具的可视化shell，不需要熟悉SQL命令。它是一种可供开发人员和最终用户使用的工具，并且必须尽可能简单易用才能实现这些目标。DB Browser (SQLCipher) 页面设置下可以加密数据库

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MechanicalSoup

用于自动与网站交互的 Python 库。 MechanicalSoup 自动存储和发送 cookie，跟踪重定向，并且可以跟踪链接和提交表单。 它不执行 JavaScript。 https://github.com/MechanicalSoup/MechanicalSoup https://mechanicalsoup.readthedocs.io/en/stable/index.html https://realpython.com/python-web-scraping-practical-introduction/ pip show Mechanicalsoup 找到模块的安装位置 https://stackoverflow.com/questions/54352162/download-file-with-mechanicalsoup # Install dependencies # pip install requests # pip install BeautifulSoup4 # pip install MechanicalSoup # Import libraries import mechanicalsoup import urllib.request import requests from bs4 import BeautifulSoup import re # Create a browser object that can collect cookies browser = mechanicalsoup.StatefulBrowser() browser.open("https://www.ons.gov.uk/economy/grossdomesticproductgdp/timeseries/l2kq/qna") browser.download_link(link_text=".xls",file="D:/ONS_Data.xls" )
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