오라클과 파이썬 연동하기

오라클과 파이썬 연동하기

연동

오라클 database --------------- 파이썬 ( 통계구현, 시각화, 머신러닝, 업무자동화 )

비즈니스 데이터

(정형화된 데이터)

데이터의 구조에 따른 종류 3가지

1. 정형 데이터    : 관계형 데이터베이스(RDBMS)에 저장된 데이터

2. 반정형 데이터 : html, 웹로그 데이터

3. 비정형 데이터 : 텍스트(SNS), 동영상, 이미지 데이터

오라클을 파이썬과 연동하는 이유

1. 오라클 데이터베이스에서 실시간으로 변하는 데이터를

CSV파일로 매번 내리려면 자주 내려야 하므로 그냥 연동시키는 게 편리하다

2. 파이썬의 통계 구현, 시각화, 머신러닝 구현, 업무 자동화를 사용 가능

3. 이미지를 숫자로 변환한 뒤 오라클 DB에 저장하여 관리하는 것이 가능하다.

-> 백업 및 복구 가능, 효율적 DATA 관리 가능

# 오라클과 파이썬 연동하기

1. 도스창을 열고, 리스너의 상태를 확인

* 리스너 : 외부에서 오라클에 접속하려면 리스너를 통해서만 접속 가능

리스너가 접속을 허용해줘야 접속이 된다.

접속하기 위해서는 리스너가 가지고 있는 정보 중 3가지를 확인해야한다.

(1) ip 주소 (건물 주소)

(2) 포트번호 (건물안의 복도)

(3) 서비스 이름 (회사 이름)

cmd -> lsnrctl status 를 입력

ip 주소 : localhost

포트 번호 : 1521

서비스 이름 : orcl    확인

2. 실행창에

(sql 만들었을 때 아이디 : system 비밀번호 : oracle_4U)

sqlplus system/oracle_4U@localhost:1521/orcl as sysdba 입력

3. 아나콘다 프롬프트창을 열고 (cmd 아님) cx_Oracle 모듈을 설치

conda install cx_Oracle

4. 파이썬에서 오라클과 연동하는 코드를 작성

# cx_Oracle 모듈을 통해 파이썬과 연동하기1

import cx_Oracle

import pandas as pd

dsn=cx_Oracle.makedsn("localhost",1521,'orcl') # 오라클 주소

print(dsn)

# cx_Oracle 모듈을 통해 파이썬과 연동하기2 ( emp 전체 테이블 출력하기 )

import cx_Oracle

import pandas as pd

dsn=cx_Oracle.makedsn("localhost",1521,'orcl')

db=cx_Oracle.connect('scott','tiger',dsn) # 오라클 접속 유저 정보

cursor=db.cursor() # 결과 데이터를 담을 메모리 이름을 cursor로 선언

cursor.execute("""select * from emp """) # 작성한 SQL 쿼리문의 결과는 cursor 메모리에 담긴다

row=cursor.fetchall() # cursor 메모리에 담긴 결과를 한 번에 row 변수에 담는다.

emp=pd.DataFrame(row)

print(emp)

# 사원들의 월급을 막대 그래프로 표현하기

import cx_Oracle

import pandas as pd

dsn=cx_Oracle.makedsn("localhost",1521,'orcl')

db=cx_Oracle.connect('scott','tiger',dsn)

cursor=db.cursor()

cursor.execute("""select ename,sal from emp """)

row=cursor.fetchall()

emp=pd.DataFrame(row)

emp.index=list(emp[0]) # (KING~MILLER)

emp.plot(kind='bar',color='skyblue')

# 직업별 최대 월급을 막대 그래프로 출력하기

import cx_Oracle

import pandas as pd

dsn=cx_Oracle.makedsn("localhost",1521,'orcl')

db=cx_Oracle.connect('scott','tiger',dsn)

cursor=db.cursor()

cursor.execute("""select job,max(sal) from emp group by job""")

row=cursor.fetchall()

emp=pd.DataFrame(row)

emp.index=list(emp[0])

emp.plot(kind='bar',color='skyblue')

# EMP 테이블 확인하기

import cx_Oracle

import pandas as pd

dsn=cx_Oracle.makedsn("localhost",1521,'orcl')

db=cx_Oracle.connect('scott','tiger',dsn)

cursor=db.cursor()

cursor.execute("""select *

                   from emp

                   """)

row=cursor.fetchall()

emp=pd.DataFrame(row)

print(emp)

** 확인해보면 컬럼명이 임의의 숫자로 되어있어서 판다스 문법을 사용할 수가 없다

# 컬럼명 출력하기1

import cx_Oracle

import pandas as pd

dsn=cx_Oracle.makedsn("localhost",1521,'orcl')

db=cx_Oracle.connect('scott','tiger',dsn)

cursor=db.cursor()

cursor.execute("""select *

                   from emp

                   """)

row=cursor.fetchall()

emp=pd.DataFrame(row)

colname=cursor.description

print(colname)

# 컬럼명 출력하기 2

import cx_Oracle

import pandas as pd

dsn=cx_Oracle.makedsn("localhost",1521,'orcl')

db=cx_Oracle.connect('scott','tiger',dsn)

cursor=db.cursor()

cursor.execute("""select *

                   from emp

                   """)

row=cursor.fetchall()

emp=pd.DataFrame(row)

colname=cursor.description

for i in colname:

    print(i[0])

# 컬럼명을 리스트에 담기

import cx_Oracle

import pandas as pd

dsn=cx_Oracle.makedsn("localhost",1521,'orcl')

db=cx_Oracle.connect('scott','tiger',dsn)

cursor=db.cursor()

cursor.execute("""select *

                   from emp

                   """)

row=cursor.fetchall()

emp=pd.DataFrame(row)

colname=cursor.description

col=[]

for i in colname:

    col.append(i[0].lower())

print(col)

# 위 컬럼 리스트를 데이터에 결합시키기

import cx_Oracle

import pandas as pd

dsn=cx_Oracle.makedsn("localhost",1521,'orcl')

db=cx_Oracle.connect('scott','tiger',dsn)

cursor=db.cursor()

cursor.execute("""select *

                   from emp

                   """)

row=cursor.fetchall()

colname=cursor.description

col=[]

for i in colname:

    col.append(i[0].lower())

emp=pd.DataFrame(list(row),columns=col) #list(row)는 열로, col은 행으로 표현

print(emp)

# 판다스 문법을 이용해서 이름과 월급을 출력하기

import cx_Oracle

import pandas as pd

dsn=cx_Oracle.makedsn("localhost",1521,'orcl')

db=cx_Oracle.connect('scott','tiger',dsn)

cursor=db.cursor()

cursor.execute("""select *

                   from emp

                   """)

row=cursor.fetchall()

colname=cursor.description

col=[]

for i in colname:

    col.append(i[0].lower())

emp=pd.DataFrame(list(row),columns=col)

print(emp[['ename','sal']])

# 판다스 문법을 통해 월급이 3000 이상인 사원의 이름과 월급 출력하기

import cx_Oracle

import pandas as pd

dsn=cx_Oracle.makedsn("localhost",1521,'orcl')

db=cx_Oracle.connect('scott','tiger',dsn)

cursor=db.cursor()

cursor.execute("""select *

                   from emp

                   """)

row=cursor.fetchall()

colname=cursor.description

col=[]

for i in colname:

    col.append(i[0].lower())

emp=pd.DataFrame(list(row),columns=col)

print(emp[['ename','sal']][emp['sal']>=3000])

# 사원의 이름과 부서 위치를 조인을 통해 출력하기

import cx_Oracle

import pandas as pd

dsn=cx_Oracle.makedsn("localhost",1521,'orcl')

db=cx_Oracle.connect('scott','tiger',dsn)

cursor=db.cursor()

cursor.execute("""select e.ename,d.loc

                   from emp e, dept d

                   where e.deptno=d.deptno

                   """)

row=cursor.fetchall()

emp=pd.DataFrame(row)

print(emp)

# 부서 위치별 월급 총합 출력하기

import cx_Oracle

import pandas as pd

dsn=cx_Oracle.makedsn("localhost",1521,'orcl')

db=cx_Oracle.connect('scott','tiger',dsn)

cursor=db.cursor()

cursor.execute("""select d.loc, sum(e.sal)

                   from emp e, dept d

                   where e.deptno=d.deptno

                   group by d.loc

                   """)

row=cursor.fetchall()

emp=pd.DataFrame(row)

print(emp)

# 부서 위치별 월급 총합을 막대 그래프로 표현하기

import cx_Oracle

import pandas as pd

dsn=cx_Oracle.makedsn("localhost",1521,'orcl')

db=cx_Oracle.connect('scott','tiger',dsn)

cursor=db.cursor()

cursor.execute("""select d.loc, sum(e.sal)

                   from emp e, dept d

                   where e.deptno=d.deptno

                   group by d.loc

                   """)

row=cursor.fetchall()

emp=pd.DataFrame(row)

emp.index=list(emp[0])

emp.plot(kind='bar',color='skyblue')