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|
|
|객체=커서객체.fetchone()
|객체=커서객체.fetchone()
+|}
+
+= 다양한 사용법 =
+
+== 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..)
+{| class="wikitable"
+!과정
+!설명
+|-
+|백업할 DB 연결
+|<syntaxhighlight lang="python">
+##### 백업할 DB 연결 및 테이블리스트 얻기.
+import pymysql
+from_db = pymysql.connect(host='연결할호스트', port=3306, db='coin_minute_info', user="유저", passwd='비밀번호', charset='utf8')
+from_cur = from_db.cursor()
+
+from_cur.execute('SHOW TABLES')
+tables = from_cur.fetchall()
+table_list = []
+for i in tables:
+ table_list.append(i[0])
+print('테이블리스트 생성 완료.')
+</syntaxhighlight>
+|-
+|복원할 DB 연결 및 테이블 생성
+|<syntaxhighlight lang="python">
+to_db = from_db = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, db='coin_minute_info', user="root", passwd='비밀번호', charset='utf8')
+to_cur = to_db.cursor()
+for i in table_list:
+ sql='CREATE TABLE IF NOT EXISTS {} (time DATETIME, start FLOAT, close FLOAT, \
+ high FLOAT, low FLOAT, volume FLOAT)'.format(i)
+ to_cur.execute(sql) # 테이블 따라서 생성.
+to_db.commit() # 반영.
+print('테이블 복사 완료')
+</syntaxhighlight>
+|-
+|dataframe을 sql로 넣어주는 모듈 준비
+|<syntaxhighlight lang="python">
+from sqlalchemy import create_engine
+engine = create_engine("mysql+pymysql://{user}:{pw}@{domain}/{db}"
+ .format(user="root", # sql 계정 입력.
+ domain='localhost', # 도메인 주소
+ pw="vudghk99", # sql 비밀번호 입력.
+ db="coin_minute_info")) # 연결할 db이름 입력.
+</syntaxhighlight>
+|-
+|옮기기 실행
+|<syntaxhighlight lang="python">
+import pandas as pd
+
+for i in table_list:
+ from_cur.execute('select * from {}'.format(i))
+ data = from_cur.fetchall()
+ data = pd.DataFrame(data)
+ data.rename(columns={0:'time', 1:'start', 2:'close', 3:'high', 4:'low', 5:'volume'}, inplace=True)
+ data.set_index('time', inplace=True)
+ print(data)
+ table_name = i
+ data.to_sql(table_name, con = engine, if_exists = 'append', chunksize = 1000)
+</syntaxhighlight>
|}
|}