blue-yonder/turbodbc
blue-yonder/turbodbc has 659 GitHub stars and 83 forks. GitHot measured 0 stars in 24 hours and 0 in 7 days. Last checked 2026-11-10 03:27 UTC. Last push 2026-11-02.
Comment ces chiffres sont mesurés
Turbodbc is a Python module to access relational databases via the Open Database Connectivity (ODBC) interface. The module complies with the Python Database API Specification 2.0.
Progression mesurée des étoiles
- in 24h
- 0
- in 7 days
- 0
- in 15 days
- Mise à jour retardée
- in 1 month
- Mise à jour retardée
Variations nettes sur des périodes qui se chevauchent, pas des totaux quotidiens. Les mesures absentes restent vides. Les étoiles indiquent l’intérêt, pas la qualité.
README.md
Original
Turbodbc - Turbocharged database access for data scientists.
Turbodbc is a Python module to access relational databases via the Open Database Connectivity (ODBC) interface. Its primary target audience are data scientists that use databases for which no efficient native Python drivers are available.
For maximum compatibility, turbodbc complies with the Python Database API Specification 2.0 (PEP 249). For maximum performance, turbodbc offers built-in NumPy and Apache Arrow support and internally relies on batched data transfer instead of single-record communication as other popular ODBC modules do.
Turbodbc is free to use (MIT license), open source (GitHub), works with Python 3.9+, and is available for Linux, macOS, and Windows.
Turbodbc is routinely tested with MySQL, PostgreSQL, EXASOL, and MSSQL, but probably also works with your database.
Nice! Where can I find documentation?
Follow this link to the latest turbodbc documentation. The documentation explains how to install and use turbodbc, and also provides answers to many questions you might have.
Is turbodbc on Twitter?
Yes, it is! Just follow @turbodbc for the latest turbodbc talk and news about related technologies.
Explorer des projets similaires
Asabeneh/30-Days-Of-Python
Le défi de programmation 30 Days of Python est un guide pas à pas pour apprendre le langage de programmation Python en 30 jours. Ce défi peut prendre plus de 100 jours. Avancez à votre rythme. Ces vidéos peuvent aussi vous aider : https://www.youtube.com/channel/UC7PNRuno1rzYPb1xLa4yktw
78,486 étoilesgrafana/grafana
Plateforme ouverte et composable d’observabilité et de visualisation de données. Visualise les métriques, les journaux et les traces issus de plusieurs sources, comme Prometheus, Loki, Elasticsearch, InfluxDB, Postgres et bien d’autres.
77,790 étoilesredis/redis
Pour les développeurs qui créent des applications en temps réel pilotées par les données, Redis est le cache, le serveur de structures de données et le moteur de requêtes documentaires et vectorielles préféré, le plus rapide et le plus riche en fonctionnalités.
77,332 étoilesapache/superset
Apache Superset est une plateforme de visualisation et d'exploration de données.
75,455 étoiles