Python에서 데이터베이스 작업을 수행하는 방법
Python에서 데이터베이스 작업을 수행하는 방법
오늘날의 정보화 시대에 데이터는 매우 중요한 자원이 되었고, 데이터베이스 작업은 필수 기술이 되었습니다. 간단하고 배우기 쉬운 프로그래밍 언어인 Python은 데이터베이스 운영에 도움이 되는 풍부한 라이브러리와 모듈도 제공합니다. 이 문서에서는 특정 코드 예제를 통해 Python에서 데이터베이스 작업을 수행하는 방법을 소개합니다.
Python에서는 다양한 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 사용하여 MySQL, SQLite, PostgreSQL 등과 같은 데이터베이스 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 DBMS에는 상호 작용을 지원하는 해당 Python 라이브러리가 있습니다. 아래에서는 SQLite 데이터베이스를 예로 들어 Python에서 데이터베이스 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.
- SQLite 라이브러리 설치
시작하기 전에 Python용 SQLite 라이브러리를 설치해야 합니다. pip 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다. 명령은 다음과 같습니다.
pip install sqlite3
- Connect to the 데이터베이스
먼저 SQLite 데이터베이스에 연결해야 합니다. sqlite3 모듈의 connect() 함수를 사용하여 데이터베이스 파일 경로를 매개변수로 전달하여 연결을 구현할 수 있습니다. 데이터베이스 파일이 없으면 새 데이터베이스 파일이 자동으로 생성됩니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
import sqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db')
- Create the table
데이터베이스에 접속한 후, Execution() 메소드를 이용하여 SQL 문을 실행할 수 있습니다. 먼저 데이터를 저장할 테이블을 생성해야 합니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
conn.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS students (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT NOT NULL, age INTEGER NOT NULL);''')
- Insert data
다음으로 테이블에 일부 데이터를 삽입할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
conn.execute("INSERT INTO students (name, age) VALUES ('Tom', 20)") conn.execute("INSERT INTO students (name, age) VALUES ('Jane', 18)")
- Query data
SELECT 문을 사용하여 테이블의 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
cursor = conn.execute("SELECT * FROM students") for row in cursor: print("ID:", row[0]) print("Name:", row[1]) print("Age:", row[2])
- Update data
테이블의 데이터를 업데이트해야 하는 경우 UPDATE 문을 사용할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
conn.execute("UPDATE students SET age = 21 WHERE name = 'Tom'")
- 데이터 삭제
테이블의 데이터를 삭제해야 하는 경우 DELETE 문을 사용할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
conn.execute("DELETE FROM students WHERE name = 'Jane'")
- 데이터베이스 연결 종료
데이터베이스 운영 후, 리소스 해제를 위해 연결을 종료해야 합니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
conn.close()
위는 Python에서 데이터베이스 작업을 위해 SQLite 데이터베이스를 사용하는 간단한 예입니다. 동일한 접근 방식이 다른 DBMS에서도 작동하며 연결 방법과 구문 세부 정보만 변경하면 됩니다. 이 기사가 모든 사람이 Python에서 데이터베이스 작업을 수행하는 방법을 배우고 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 Python에서 데이터베이스 작업을 수행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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