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.

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.

3. 쿼리 실행:

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

5. CSV 작성 객체 만들기:

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. • for 루프를 사용하여 쿼리 결과의 각 행을 순회합니다.
   • 각 행은 튜플 형식입니다.

Python으로 MySQL 쿼리 결과를 CSV 파일에 쓰는 다른 방법

pandas 라이브러리 사용:

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. data를 pandas.DataFrame으로 변환합니다.
4. DataFrame을 customers.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: