11、Python数据库编程:从基础到高级应用

Python数据库编程:从基础到高级应用

1. Python与数据库连接概述

Python借助多种集成技术,能与各类数据库建立连接。连接成功后,Python的列表和字典可让数据操作变得简单紧凑,其对象模型也便于在数据库之上构建对象层。在开始数据库操作前,我们需要了解一些常见的数据库连接库,并熟悉SQL和关系数据库的基本概念。

2. 常见数据库连接API

在数据库领域,存在众多缩写词,微软也推出了大量的数据访问API。下面介绍一些常见的API:
- 专有API :像Oracle和Sybase等客户端/服务器系统的供应商,通常会提供客户端软件CD,用于连接到他们的服务器。其中包含跟踪网络数据库服务器的工具、自定义网络协议、管理应用程序、命令行SQL客户端以及数据库编程接口等。在底层,还提供C库和/或预处理器,以便C程序执行数据库查询。同时,也有针对Oracle、Sybase等数据库的Python模块。专有API能提供最快的连接速度,并可访问特定数据库的专有功能,但为了方便用户切换数据库,微软多年来一直在开发标准的数据库接口。
- 开放数据库连接(ODBC) :ODBC是一个标准化的API,可在所有Windows系统上提供通用的数据库访问。它由一个DLL和连接管理软件组成,数据库供应商需提供连接自身数据库的软件和ODBC驱动。通过“开始→设置→控制面板→32位ODBC”可打开ODBC数据源管理器。每台机器都有一个命名数据源列表,可配置为单用户使用或系统共享。定义好数据源后,程序就能通过ODBC按名称连接到该数据源。ODBC API有三个合规级别,级别1是最低要求,用于提供对文本文件的SQ

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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