[스터디노트] Python으로 SQL접속

목차

[Python으로 MySQL접속해서 쿼리해보기]
   1. 연결, 종료
   2. 쿼리 투입
   3. Fetch All
 [Python with csv]

 

 

Python으로 MySQL 접속

[1. 연결, 종료]

실습환경만들기

1. 터미널에서 가상환경 만들기(ds_study)

conda create -n ds_study python=3.8.      #가상환경 생성하기
conda activate ds_study             #가상환경 진입하기

 

vscode 혹은 Web browser를 통해 실행하고, ds_study환경에서 작업

 

모두 sql_ws폴더에서 시작 [실행위치]

 

[백업 후 데이터삭제]

mysqldump ~

use newdb;

delete from police_station;

 

vscode에서 python.ipynb파일 만들고, ds_study환경으로 세팅(?)

 

[MySQL Driver설치]

pip install mysql-connector-python

---

SQL 접속하는 코드 문법

 

1. Local Database 연결 예시

2. AWS RDS (database-1) 연결 예시

사용을하다가 사용이끝났으면, 종료를해줘야함. 연결종료 나중에 연결너무많아짐.

local.close()
remote.close()

 

 

 [2. 쿼리 투입]

Query를 실행하기 위한 코드 문법

 

( test03.sql 생성 : CREATE TABLE sql_file(id int, filename varchar(16)); )

 

 

SQL File 내에 Query가 여러개 존재하는 경우

 

 

[결과확인] select* from sql_file;

 

 

 

[3. Fetch All]

쿼리를 실행한다음에 결과값이 로우를 포함하고 있으면 fetch all을 썼었음

 

 

 

[실습]

 

---

 

Python with csv

 

제공받은 police_station.csv를 Pandas로 읽어와서 데이터를 확인합니다.

Import pandas as pd

Df = pd.read_csv(‘police_station.csv’)

 

테이블에 넣어줄거임

읽어올 양이 많은 경우, cursor 생성시 buffer 설정을 해준다.

cursor = conn.cursor(buffered=True)     #select쓸게 아니라서 buffered옵션 안해도됨

 

sql = “INSERT INTO police_station VALUES (%s, %s)” #insert문 만들기

 

commit()은 database에 적용하기 위한 명령

for i, row in df.iterrows():

cursor.execute(sql, tuple(row))

print(tuple(row))

conn.commit() #이래야 적용이 됨(db에 들어감)

 

[결과 확인]

cursor.execute(“SELECT * FROM police_station”)     #이거할거면 buffered 옵션 필요

 

result =cursor.fetchall()

for row in result:

print(row)

 

pd.DataFrame(result)

 

 

crime_status테이블에 2020_crime.csv데이터를 입력하는 코드 작성

AWS RDS에서 작업할거니까 접속.

 

 

 

 

---

위 교육 자료는 zerobase로부터 제공받아 작성되었습니다.