Datalösningar för Python-appar i Azure

Azure erbjuder ett urval av fullständigt hanterade relationsdatabaser, NoSQL- och minnesinterna databaser, som omfattar proprietära motorer och motorer med öppen källkod utöver lagringstjänster för objekt-, block- och fillagring. Följande artiklar hjälper dig att komma igång med Python-datalösningar i Azure.

Databaser

• PostgreSQL: Skapa skalbara, säkra och fullständigt hanterade företagsklara appar på PostgreSQL med öppen källkod, skala ut PostgreSQL med en nod med höga prestanda eller migrera PostgreSQL- och Oracle-arbetsbelastningar till molnet.

  • Snabbstart: Använda Python för att ansluta och fråga efter data i Azure Database for PostgreSQL – flexibel server
  • Snabbstart: Använda Python för att ansluta och fråga efter data i Azure Database for PostgreSQL – enskild server
  • Distribuera en Python-webbapp (Django eller Flask) med PostgreSQL i Azure App Service

• MySQL: Skapa appar som skalas med hanterad och intelligent SQL-databas i molnet.

  • Snabbstart: Använda Python för att ansluta och fråga efter data i Azure Database for MySQL – flexibel server
  • Snabbstart: Använda Python för att ansluta och fråga efter data i Azure Database for MySQL

• Azure SQL: Skapa appar som skalas med hanterad och intelligent SQL-databas i molnet.

  • Snabbstart: Använda Python för att fråga en databas i Azure SQL Database eller Azure SQL Managed Instance

NoSQL, blobar, tabeller, filer, grafer och cacheminnen

• Cosmos DB: Skapa program med garanterad låg svarstid och hög tillgänglighet var som helst, i valfri skala, eller migrera Cassandra, MongoDB och andra NoSQL-arbetsbelastningar till molnet.

  • Snabbstart: Azure Cosmos DB för NoSQL-klientbibliotek för Python
  • Snabbstart: Azure Cosmos DB för MongoDB för Python med MongoDB-drivrutin
  • Snabbstart: Skapa en Cassandra-app med Python SDK och Azure Cosmos DB
  • Snabbstart: Skapa ett API för tabellapp med Python SDK och Azure Cosmos DB
  • Snabbstart: Azure Cosmos DB för Apache Gremlin-biblioteket för Python

• Bloblagring: Massivt skalbar och säker objektlagring för molnbaserade arbetsbelastningar, arkiv, datasjöar, datasjöar, databehandling med höga prestanda och maskininlärning.

  • Snabbstart: Azure Blob Storage-klientbibliotek för Python
  • Azure Storage-exempel med v12 Python-klientbibliotek

• Azure Data Lake Storage Gen2: Massivt skalbar och säker datasjö för dina arbetsbelastningar med högpresterande analys.

  • Använda Python för att hantera kataloger och filer i Azure Data Lake Storage Gen2
  • Använda Python för att hantera ACL:er i Azure Data Lake Storage Gen2

• Fillagring: Enkla, säkra och serverlösa molnfilresurser i företagsklass.

  • Utveckla för Azure Files med Python

• Redis Cache: Power fast, skalbara program med ett datalager med öppen källkod som är kompatibelt med minnet.

  • Snabbstart: Så här använder du Azure Cache for Redis i Python

Stordata och analys

• Azure Data Lake-analys: En fullständigt hanterad tjänst för att betala per jobb på begäran med säkerhet, granskning och support i företagsklass.

  • Hantera Azure Data Lake Analytics med Python
  • Utveckla U-SQL med Python för Azure Data Lake Analytics i Visual Studio Code

• Azure Data Factory: En dataintegreringstjänst som samordnar och automatiserar dataflytt och transformering.

  • Snabbstart: Skapa en datafabrik och pipeline med Python
  • Transformera data genom att köra en Python-aktivitet i Azure Databricks

• Azure Event Hubs: En telemetriinmatningstjänst i hyperskala som samlar in, transformerar och lagrar miljontals händelser.

  • Skicka händelser till eller ta emot händelser från händelsehubbar med hjälp av Python
  • Samla in Event Hubs-data i Azure Storage och läs dem med hjälp av Python (azure-eventhub)

• HDInsight: En fullständigt hanterad Hadoop- och Spark-tjänst i molnet som backas upp av 99,9 % serviceavtal för ditt företag

  • Använda Spark- och Hive-verktyg för Visual Studio Code

• Azure Databricks: En fullständigt hanterad, snabb, enkel och samarbetsbaserad Apache® Spark-baserad™ analysplattform optimerad för Azure.

  • Anslut till Azure Databricks från Excel, Python eller R
  • Kom igång med Azure Databricks
  • Självstudie: Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Databricks och Spark

• Azure Synapse Analytics: En gränslös analystjänst som sammanför lagring av företagsdata och stordataanalys.

  • Snabbstart: Använd Python för att fråga en databas i Azure SQL Database eller Azure SQL Managed Instance (inklusive Azure Synapse Analytics)