Python을 사용하여 CSV 데이터를 SQLite3으로 가져오는 방법은 무엇입니까?

Python을 사용하여 SQLite3으로 CSV 데이터 대량 가져오기

CSV 파일을 SQLite3 데이터베이스 테이블로 가져오는 것은 데이터 분석을 다룰 때 일반적인 작업입니다. 그리고 저장. 특정 경우 ".import" 명령이 예상대로 작동하지 않을 수 있지만 Python은 CSV 데이터를 sqlite3으로 효율적으로 가져오는 여러 가지 방법을 제공합니다.

효과적인 접근 방식 중 하나는 sqlite3.connect() 함수를 사용하여 연결을 설정하는 것입니다. 데이터베이스에 추가하고 커서() 메서드를 사용하여 커서를 만듭니다. 그런 다음 SQL 문을 실행하여 적절한 열 이름으로 대상 테이블을 생성할 수 있습니다.

CSV 데이터를 가져오려면 open() 함수를 사용하여 파일을 열고 csv.DictReader()를 사용하여 DictReader 객체를 생성합니다. . 이 객체를 사용하면 열 이름이 값에 해당하는 사전으로 데이터에 액세스할 수 있습니다. 컴프리헨션을 사용하여 데이터를 테이블에 삽입하기에 적합한 튜플 목록으로 변환합니다.

마지막으로, 튜플 목록을 두 번째 인수로 전달하여 여러 INSERT 문을 효율적으로 실행하려면 excutemany() 메서드를 사용하세요. 이 방법은 다중 커서 실행을 방지하고 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다. commit() 메소드를 사용하여 데이터베이스에 대한 변경 사항을 커밋하고 close() 메소드를 사용하여 연결을 닫는 것을 잊지 마십시오.

응답에 제공된 코드 샘플이 바로 이 작업을 수행하며, 연결 방법을 보여줍니다. 데이터베이스를 만들고, 테이블을 만들고, CSV 데이터를 가져오고, 적절하게 연결을 닫습니다. 다음 단계를 따르면 Python을 사용하여 CSV 데이터를 sqlite3 데이터베이스 테이블로 원활하게 가져올 수 있습니다.

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