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# 커서객체.fetchall() 안에 DB의 응답이 담기는데, 이를 활용한다.
# 커서객체.fetchall() 안에 DB의 응답이 담기는데, 이를 활용한다.
=== 설치 및 임포트 ===
{| class="wikitable"
!의도
!설명
!코드
|-
|설치
|
|pip install pymysql
|-
|임포트
|
|import pymysql
|}
=기본사용법=
=기본사용법=
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
한글텍스트를 사용하기 위해 utf8 설정도 준다.
한글텍스트를 사용하기 위해 utf8 설정도 준다.
|DB객체=pymysql.connect(host='localhost', port=번호, db='DB이름', user='root', passwd='비밀번호', charset='utf8')
|conn = pymysql.connect(host='localhost', port=번호, db='DB이름', user='root', passwd='비밀번호', charset='utf8')
|-
|-
|커서객체 생성
|커서객체 생성
== 백업 ==
== 백업 ==
sql 자체에 백업기능이 있지만, 어째서인지, 행의 갯수도 달라지고, 용량도 달라진다. 반면 dataframe의 데이터를 직접 박아넣는 것은 행의 갯수도 크게 달라지지 않고(1,2개는 달라지는데, 이유를 모르겠다;), 용량도 오히려 많이 줄어든다.(아마 로그는 옮겨지지 않기 때문일듯..)
sql 자체에 백업기능이 있지만, 어째서인지, 행의 갯수도 달라지고, 용량도 달라진다. 반면 dataframe의 데이터를 직접 박아넣는 것은 행의 갯수도 크게 달라지지 않고(1,2개는 달라지는데, 이유를 모르겠다;), 용량도 오히려 많이 줄어든다.(아마 로그는 옮겨지지 않기 때문일듯..)
{| class="wikitable"
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
!과정
!과정
!설명
!설명