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PYTHON과 SQL

Python을 이용하면 가능한 작업​

  • SQL의 한계: DB에서 데이터를 조회하는 것에 그침
  • Python의 확장성:
    • DB 연동: DB에서 SQL을 실행 가능
    • 외부 데이터 호출: 금융감독원, 한국은행 등 외부 기관 API(웹)에서 최신 환율, 금리, 주가 정보 수집
    • 복잡한 데이터 처리: 통계 분석 및 머신러닝 수행
    • 파일 처리: 엑셀, 파워포인트 등 오피스 파일 연동
    • 자동화: 반복 작업 수행 및 데이터 시각화
  • 활용 예시: 여러 SQL 질의 결과를 조합하여 그래프로 시각화하고, 이를 파워포인트 보고서로 작성하여 관계자들에게 이메일로 자동 발송

데이터베이스 접속 (Oracle)​

  • 라이브러리 설치: Oracle DB 접근을 위한 oracledb 라이브러리 설치 (!는 쉘 명령어 실행)
!pip install oracledb
  • 접속 설정 및 연결:
import oracledb

un = "c##user"               # 사용자 이름
pw = '1234'                  # 비밀번호
cs = "localhost:1521/xe"     # 접속 문자열 (서버:포트/서비스이름)

# 접속 객체 생성
connection = oracledb.connect(user=un, password=pw, dsn=cs)

Pandas 활용​

  • Pandas란?: Python에서 표(Table) 형태의 데이터를 다루는 라이브러리
  • SQL 결과 변환: SQL 실행 결과를 읽어서 Pandas의 데이터프레임(표) 형태로 변환
import pandas as pd
company = pd.read_sql("SELECT COMPANY_NM, CEO_NM FROM TB_COMPANY_MASTER", con=connection)
  • 엑셀 파일 처리:
    • 저장하기: to_excel 함수 사용. index=False는 왼쪽의 행 번호를 생략한다는 의미
company.to_excel('회사목록.xlsx', index=False)
  • 불러오기: read_excel 함수 사용
company2 = pd.read_excel('회사목록.xlsx')

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