Python으로 MySQL 쿼리 결과를 CSV 파일에 쓰는 기본 방법

2024-05-17

Python으로 MySQL 쿼리 결과를 CSV 파일에 쓰기 (필드 이름 포함)

필수 라이브러리

먼저, 다음 라이브러리를 설치해야 합니다:

  • mysql-connector: Python에서 MySQL 서버와 상호 작용하는 데 사용되는 라이브러리입니다.
  • csv: CSV 파일을 읽고 쓰는 데 사용되는 표준 Python 라이브러리입니다.

단계별 안내

  1. MySQL 서버에 연결하기:
import mysql.connector

db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="username",
    password="password",
    database="database_name"
)

위 코드에서 host, user, password, database_name을 실제 MySQL 서버 정보로 변경해야 합니다.

  1. 쿼리 실행 및 결과 가져오기:
cursor = db.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM table_name")
results = cursor.fetchall()

위 코드에서 table_name을 원하는 테이블 이름으로 변경해야 합니다. results 변수에는 쿼리 결과가 포함된 튜플 목록이 저장됩니다.

  1. CSV 파일 열기:
with open("output.csv", "w", newline="") as csvfile:
    csv_writer = csv.writer(csvfile)

위 코드에서 output.csv를 원하는 CSV 파일 이름으로 변경합니다. csv_writer 객체는 CSV 파일에 데이터를 쓰는 데 사용됩니다.

  1. 필드 이름 쓰기:
field_names = [i[0] for i in cursor.description]
csv_writer.writerow(field_names)

위 코드는 쿼리 결과의 첫 번째 행에서 필드 이름을 추출하여 CSV 파일에 첫 번째 행으로 씁니다.

  1. 쿼리 결과 쓰기:
for row in results:
    csv_writer.writerow(row)

위 코드는 쿼리 결과의 각 행을 CSV 파일에 하나씩 씁니다.

  1. MySQL 서버 연결 닫기:
db.close()

실행 예제

import mysql.connector
import csv

db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="username",
    password="password",
    database="database_name"
)

cursor = db.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM customers")
results = cursor.fetchall()

with open("customers.csv", "w", newline="") as csvfile:
    csv_writer = csv.writer(csvfile)

    field_names = [i[0] for i in cursor.description]
    csv_writer.writerow(field_names)

    for row in results:
        csv_writer.writerow(row)

db.close()

위 예제는 customers 테이블의 모든 데이터를 customers.csv 파일에 필드 이름과 함께 씁니다.

참고:

  • 위 코드는 기본적인 예시이며, 실제 상황에 따라 수정해야 할 수도 있습니다.
  • 데이터베이스에 많은 양의 데이터가 있는 경우, 한 번에 모든 데이터를 로드하는 대신, 반복적으로 처리하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.
  • CSV 파일 형식 외에도 다른 파일 형식으로 데이터를 저장할 수도 있습니다.


import mysql.connector
import csv

# MySQL 서버에 연결하기
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="username",
    password="password",
    database="database_name"
)

# 쿼리 실행 및 결과 가져오기
cursor = db.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM customers")
results = cursor.fetchall()

# CSV 파일 열기
with open("customers.csv", "w", newline="") as csvfile:
    # CSV 작성 객체 만들기
    csv_writer = csv.writer(csvfile)

    # 필드 이름 추출 및 쓰기
    field_names = [i[0] for i in cursor.description]
    csv_writer.writerow(field_names)

    # 쿼리 결과 쓰기
    for row in results:
        csv_writer.writerow(row)

# MySQL 서버 연결 닫기
db.close()

  1. 라이브러리 불러오기:

    • mysql.connector: MySQL 서버와 상호 작용하는 데 사용됩니다.
    • csv: CSV 파일을 읽고 쓰는 데 사용됩니다.

  2. MySQL 서버 연결:

    • host, user, password, database_name을 실제 값으로 변경합니다.

  3. 쿼리 실행:

    • SELECT * FROM customers 쿼리는 customers 테이블의 모든 데이터를 선택합니다.
    • cursor.fetchall() 메서드는 쿼리 결과를 튜플 목록으로 반환합니다.

  4. CSV 파일 열기:

    • open() 함수를 사용하여 customers.csv 파일을 쓰기 모드로 엽니다.
    • newline="" 매개 변수는 Windows에서도 올바르게 작동하도록 합니다.

  5. CSV 작성 객체 만들기:

    • csv.writer() 함수를 사용하여 CSV 파일에 데이터를 쓸 수 있는 객체를 만듭니다.

  6. 필드 이름 추출 및 쓰기:

    • cursor.description은 쿼리 결과의 필드 정보를 포함하는 튜플을 반환합니다.
    • 각 필드의 첫 번째 요소는 필드 이름입니다.
    • csv_writer.writerow() 메서드를 사용하여 필드 이름 목록을 CSV 파일에 첫 번째 행으로 씁니다.

  7. 쿼리 결과 쓰기:

    • for 루프를 사용하여 쿼리 결과의 각 행을 순회합니다.
    • 각 행은 튜플 형식입니다.
    • csv_writer.writerow() 메서드를 사용하여 각 행을 CSV 파일에 다음 행으로 씁니다.
    • db.close() 메서드를 사용하여 MySQL 서버 연결을 닫습니다.

주의 사항:

  • 이 코드는 기본적인 예시이며, 실제 상황에 따라 수정해야 할 수도 있습니다.
  • 데이터베이스에 많은 양의 데이터가 있는 경우, 한 번에 모든 데이터를 로드하는 대신, 반복적으로 처리하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.
  • CSV 파일 형식 외에도 다른 파일 형식으로 데이터를 저장할 수도 있습니다.


Python으로 MySQL 쿼리 결과를 CSV 파일에 쓰는 다른 방법

pandas 라이브러리는 데이터 분석 및 처리 작업에 유용한 라이브러리입니다.

import pandas as pd
import mysql.connector

# MySQL 서버에 연결하기
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="username",
    password="password",
    database="database_name"
)

# 쿼리 실행 및 데이터프레임으로 변환
cursor = db.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM customers")
data = cursor.fetchall()

df = pd.DataFrame(data)

# CSV 파일로 저장
df.to_csv("customers.csv", index=False)

# MySQL 서버 연결 닫기
db.close()

위 코드는 다음과 같은 작업을 수행합니다.

  1. pandas 라이브러리를 불러옵니다.
  2. MySQL 서버에 연결합니다.
  3. 쿼리를 실행하고 결과를 data 변수에 저장합니다.
  4. data를 pandas.DataFrame으로 변환합니다.
  5. DataFrame을 customers.csv 파일에 CSV 형식으로 저장합니다.
  6. MySQL 서버 연결을 닫습니다.

SQLAlchemy 라이브러리 사용:

SQLAlchemy는 객체 관계 매핑(ORM)을 사용하여 Python에서 데이터베이스와 상호 작용하는 데 도움이 되는 라이브러리입니다.

import sqlalchemy as sa

# 엔진 생성
engine = sa.create_engine("mysql+pymysql://username:password@host:port/database_name")

# 메타데이터 생성
metadata = sa.MetaData(engine)

# 테이블 객체 생성
customers_table = sa.Table("customers", metadata,
                          sa.Column("id", sa.Integer, primary_key=True),
                          sa.Column("name", sa.String(255)),
                          sa.Column("email", sa.String(255)),
                          sa.Column("created_at", sa.DateTime))

# 모든 데이터를 선택하고 CSV 파일에 저장
with open("customers.csv", "w", newline="") as csvfile:
    csv_writer = csv.writer(csvfile)

    # 모든 customers 데이터를 조회
    query = sa.select(customers_table)
    result = engine.execute(query)

    # 필드 이름 쓰기
    csv_writer.writerow([column.name for column in customers_table.columns])

    # 쿼리 결과 쓰기
    for row in result:
        csv_writer.writerow(row)

pymysql 라이브러리 및 csv 모듈 사용:

import pymysql
import csv

# MySQL 서버에 연결하기
conn = pymysql.connect(
    host="localhost",
    user="username",
    password="password",
    database="database_name",
    charset='utf8mb4'
)

# 커서 객체 얻기
cursor = conn.cursor()

# 쿼리 실행 및 결과 가져오기
cursor.execute("SELECT * FROM customers")
results = cursor.fetchall()

# CSV 파일 열기
with open("customers.csv", "w", newline="") as csvfile:
    # CSV 작성 객체 만들기
    csv_writer = csv.writer(csvfile)

    # 필드 이름 추출 및 쓰기
    field_names = [i[0] for i in cursor.description]
    csv_writer.writerow(field_names)

    # 쿼리 결과 쓰기
    for row in results:
        csv_writer.writerow(row)

# 커서 및 연결 닫기
cursor.close()
conn.close()

주의 사항:

  • 각 방법마다 장단점이 있으므로, 상황에 맞는 방법을 선택해야 합니다.
  • pandas 및 SQLAlchemy는 더 복잡한 데이터 처리 작업에 유용할 수 있지만, 코드가 더 길어질 수 있습니다.
  • pymysql은 더 간단하지만, pandas 및 SQLAlchemy만큼 기능이 풍부하지 않을 수 있습니다.
  • 사용하는 라이브러리에 따라 추가 설치가 필요할 수 있습니다.

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