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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>
|}
|}