Python을 사용한 SQLite와 CSV 파일 연동 방법: 실습 가이드

import sqlite3

# 데이터베이스에 연결하기
conn = sqlite3.connect('example.db')

# 커서 생성하기
cur = conn.cursor()

# 테이블 생성 SQL 문
create_table_sql = '''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    age INTEGER
)
'''
# SQL 문 실행
cur.execute(create_table_sql)

# 변경 사항 저장
conn.commit()

# 연결 종료
conn.close()

import sqlite3

# 새로운 데이터베이스 파일 new_example.db 생성 또는 연결
conn = sqlite3.connect('new_example.db')

# 커서 생성
cur = conn.cursor()

# 새로운 테이블 정의 SQL 문
create_table_sql = '''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    price REAL
)
'''
# SQL 문 실행하여 테이블 생성
cur.execute(create_table_sql)

# categories 테이블 정의 SQL 문
create_categories_table_sql = '''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS categories (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL
)
'''
# SQL 문 실행하여 categories 테이블 생성
cur.execute(create_categories_table_sql)

# 테이블 목록 조회 SQL 문
cur.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")

# 결과를 가져와서 출력
tables = cur.fetchall()
print("Tables in the database:", tables)

# 변경 사항 저장
conn.commit()

# 연결 종료
conn.close()

import sqlite3

# 데이터베이스에 연결하기
conn = sqlite3.connect('new_example.db')
cur = conn.cursor()

# 삽입할 데이터
product_data = (1, 'Laptop', 1200.99)

# 데이터 삽입 SQL 문
insert_product_sql = 'INSERT INTO products (id, name, price) VALUES (?, ?, ?)'

# SQL 문 실행
cur.execute(insert_product_sql, product_data)

# 삽입할 데이터 목록
multiple_products_data = [
    (2, 'Smartphone', 799.99),
    (3, 'Tablet', 499.99),
    (4, 'Monitor', 199.99)
]

# 데이터 일괄 삽입 SQL 문
cur.executemany(insert_product_sql, multiple_products_data)

# 데이터 조회 SQL 문
cur.execute('SELECT * FROM products')

# 결과를 가져와서 출력
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

try:
    # 데이터 삽입
    cur.execute(insert_product_sql, (5, 'Keyboard', 49.99))
    conn.commit()
except sqlite3.Error as e:
    print("An error occurred:", e)
    conn.rollback()

# 변경 사항 저장
conn.commit()

# 연결 종료
conn.close()

import sqlite3

# 데이터베이스에 연결하기
conn = sqlite3.connect('new_example.db')
cur = conn.cursor()

# 데이터 조회 SQL 문
cur.execute('SELECT * FROM products')

# 결과를 가져와서 출력
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

# 조건에 맞는 데이터 조회 SQL 문
cur.execute('SELECT * FROM products WHERE price >= 500')

# 결과를 가져와서 출력
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

# 특정 열 조회 SQL 문
cur.execute('SELECT name, price FROM products')

# 결과를 가져와서 출력
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

# 데이터를 오름차순으로 조회 SQL 문
cur.execute('SELECT * FROM products ORDER BY price ASC')

# 결과를 가져와서 출력
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

# 데이터 행 수 제한 SQL 문
cur.execute('SELECT * FROM products LIMIT 2')

# 결과를 가져와서 출력
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

# 연결 종료
conn.close()

import csv

# CSV 파일 읽기
with open('sample.csv', newline='') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile)

    # 헤더 읽기
    header = next(csvreader)
    print('Header:', header)

    # 데이터 읽기
    for row in csvreader:
        print(row)

# CSV 파일 읽기
with open('sample.csv', newline='') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile)

    # 데이터를 리스트로 받기
    data = list(csvreader)
    for row in data:
        print(row)

# CSV 파일을 딕셔너리 형태로 읽기
with open('sample.csv', newline='') as csvfile:
    csvreader = csv.DictReader(csvfile)

    # 데이터 읽기
    for row in csvreader:
        print(row)

try:
    with open('sample.csv', newline='') as csvfile:
        csvreader = csv.reader(csvfile)

        # 헤더 읽기
        header = next(csvreader)
        print('Header:', header)

        # 데이터 읽기
        for row in csvreader:
            print(row)
except FileNotFoundError:
    print("CSV 파일을 찾을 수 없습니다.")
except Exception as e:
    print("에러 발생:", e)

import csv
import sqlite3

# CSV 파일 읽기
with open('sample.csv', newline='') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile)
    header = next(csvreader)  # 헤더 읽기
    data = list(csvreader)  # 데이터를 리스트로 받기

# SQLite 데이터베이스에 연결하기
conn = sqlite3.connect('new_example.db')
cur = conn.cursor()

# 테이블이 존재하지 않으면 생성하기
create_table_sql = '''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    price REAL
)
'''
cur.execute(create_table_sql)

# 데이터 삽입 SQL 문
insert_product_sql = 'INSERT INTO products (id, name, price) VALUES (?, ?, ?)'

# 데이터 일괄 삽입
cur.executemany(insert_product_sql, data)

# 데이터 조회하여 출력
cur.execute('SELECT * FROM products')
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

try:
    # 데이터 일괄 삽입
    cur.executemany(insert_product_sql, data)
    conn.commit()
except sqlite3.Error as e:
    print("An error occurred:", e)
    conn.rollback()

# 변경 사항 저장
conn.commit()

# 연결 종료
conn.close()

import sqlite3

# SQLite 데이터베이스에 연결하기
conn = sqlite3.connect('new_example.db')
cur = conn.cursor()

# 데이터 조회 SQL 문
cur.execute('SELECT * FROM products')

# 결과를 가져와서 리스트에 저장
rows = cur.fetchall()

import csv

# CSV 파일 생성하기
with open('exported_data.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    csvwriter = csv.writer(csvfile)

    # 헤더 쓰기
    header = ['id', 'name', 'price']
    csvwriter.writerow(header)

    # 데이터 쓰기
    csvwriter.writerows(rows)

try:
    # CSV 파일 생성하기
    with open('exported_data.csv', 'w', newline='') as csvfile:
        csvwriter = csv.writer(csvfile)

        # 헤더 쓰기
        header = ['id', 'name', 'price']
        csvwriter.writerow(header)

        # 데이터 쓰기
        csvwriter.writerows(rows)
except Exception as e:
    print("데이터 내보내기 중 오류 발생:", e)

# CSV 파일 읽어 내용 확인하기
with open

('exported_data.csv', newline='') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile)
    for row in csvreader:
        print(row)

# 연결 종료
conn.close()

import csv
import sqlite3

# CSV 파일 읽기
with open('sample.csv', newline='') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile)
    header = next(csvreader)
    data = list(csvreader)

# SQLite 데이터베이스에 연결하기
conn = sqlite3.connect('analysis_example.db')
cur = conn.cursor()

# 테이블 생성
cur.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    product_name TEXT NOT NULL,
    quantity INTEGER,
    price REAL,
    date TEXT
)
''')

# 데이터 삽입
insert_sql = 'INSERT INTO sales (id, product_name, quantity, price, date) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)'
cur.executemany(insert_sql, data)

# 변경 사항 저장
conn.commit()

# 각 제품의 총 매출을 계산하는 SQL 문
cur.execute('''
SELECT product_name, SUM(quantity * price) as total_sales
FROM sales
GROUP BY product_name
ORDER BY total_sales DESC
''')

# 결과를 가져와서 출력
results = cur.fetchall()
for row in results:
    print(f"Product: {row[0]}, Total Sales: {row[1]}")

# 월별 매출을 계산하는 SQL 문
cur.execute('''
SELECT strftime('%Y-%m', date) as month, SUM(quantity * price) as monthly_sales
FROM sales
GROUP BY month
ORDER BY month
''')

# 결과를 가져와서 출력
monthly_sales = cur.fetchall()
for row in monthly_sales:
    print(f"Month: {row[0]}, Monthly Sales: {row[1]}")

import matplotlib.pyplot as plt

# 월별 매출을 그래프로 표시
months = [row[0] for row in monthly_sales]
sales = [row[1] for row in monthly_sales]

plt.plot(months, sales, marker='o')
plt.title('Monthly Sales')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

# 리포트 작성
report = """
데이터 분석 리포트

1. 각 제품의 총 매출
------------------
"""
for row in results:
    report += f"Product: {row[0]}, Total Sales: {row[1]}\n"

report += "\n2. 월별 매출\n------------------\n"
for row in monthly_sales:
    report += f"Month: {row[0]}, Monthly Sales: {row[1]}\n"

# 리포트를 파일에 저장
with open('sales_report.txt', 'w') as report_file:
    report_file.write(report)