Section3. N314 DB API

Python DB API

DB를 파이썬 창으로 다루기

import sqlite3

#connect해주고 cursor 만들어주고
conn = sqlite3.connect('test.db')
cur = conn.cursor()

#table 만들어주기
cur.execute("""CREATE TABLE 테이블명 (
				name VARCHAR(32),
				age INT);
			""")
#table에 data 넣기

cur.execute("INSERT INTO 테이블명 (컬럼, 컬럼) VALUES (값, 값);")

#or 이런 방법도 있음
name = 값
age = 값

#or 이런 방법도 있음
users = [(값, 값),
         (값, 값)]

for user in users:
    cur.execute("INSERT INTO test_table (컬럼, 컬럼) VALUES (?, ?);", user)

#적용 시키기
conn.commit()

#보기(fetchone, fetchmany, fetchall)
cur.execute("SELECT * FROM 테이블명;")
cur.fetchall()

클라우드 데이터베이스

• 비용과 공간의 문제로 클라우드 DB를 사용할 수 있음.
• 예를 들면, ElephantSQL

postgre와 python

import psycopg2

conn = psycopg2.connect(
    host="서버 호스트 주소",
    database="데이터베이스 이름",
    user="유저 이름",
    password="유저 비밀번호")

🏆ㅤ 학습 목표

🌱 Level 1 : Lecture Note 에 있는 주요 개념을 정의할 수 있으며 예제 코드를 이해하고 재현할 수 있다.

• DB API를 사용하는 이유에 대해서 설명할 수 있다.
• 로컬과 클라우드 데이터베이스를 분류하여 설명할 수 있다.
• 클라우드 데이터베이스를 생성하고 DBeaver를 통해 연결할 수 있다.
• Python DB API의 객체와 메서드를 설명할 수 있으며, 노트 예제인 sqlite3 활용을 재현할 수 있다.

🔝 Level 2 : 예제 코드를 해석하고 응용할 수 있으며 과제를 수행할 수 있다.

• sqlite3를 통해 SQLite을 다룰 수 있다.
• 여러 형태의 자료구조를 가진 데이터를 데이터베이스에 적재할 수 있다.

🔥 Level 3 : Lecture Note 에 있는 주요 개념과 코드를 연결하여 설명할 수 있으며 도전 과제를 수행할 수 있다.

• 클라우드 데이터베이스를 생성하고 DB API를 활용하여 데이터베이스와 소통할 수 있다.
• psycopg2를 통해 PostgreSQL을 다룰 수 있다.
• DB API를 활용하여 주어진 스키마에 따라 테이블을 생성하고, csv 형태의 데이터를 적재할 수 있다.

🚀 Level 4 : Lecture Note 에 있는 개념 중 자신이 모르는 것을 구분해 낼 수 있으며 스스로 목표를 세우고 추가 학습을 진행할 수 있다.

• Pandas를 사용하지 않고 csv 데이터를 다룰 수 있다.
• 파일형, 서버형, 인메모리형 데이터베이스를 구별하여 설명할 수 있다.
• 데이터베이스의 인덱스와 B-Tree 자료구조를 이해하고 연관지어 설명할 수 있다.