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.

    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.

    이 설명이 도움이 되었기를 바랍니다! 궁금한 점이 있으면 언제든지 물어보세요.




    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:

      • csv: CSV 파일을 읽고 쓰는 데 사용됩니다.
    2. 쿼리 실행:

      • SELECT * FROM customers 쿼리는 customers 테이블의 모든 데이터를 선택합니다.
      • cursor.fetchall() 메서드는 쿼리 결과를 튜플 목록으로 반환합니다.
      • open() 함수를 사용하여 customers.csv 파일을 쓰기 모드로 엽니다.
      • newline="" 매개 변수는 Windows에서도 올바르게 작동하도록 합니다.
      • 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.
      • for 루프를 사용하여 쿼리 결과의 각 행을 순회합니다.
      • 각 행은 튜플 형식입니다.



      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. 쿼리를 실행하고 결과를 data 변수에 저장합니다.
      3. datapandas.DataFrame으로 변환합니다.
      4. DataFramecustomers.csv 파일에 CSV 형식으로 저장합니다.

      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()
      
      • 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.

      추가 정보:


      python mysql csv


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      python mysql csv