[python] 파이썬에서의 오프라인 데이터베이스 처리 방법

05 Dec 2023

python

파이썬은 다양한 데이터베이스 시스템과 연동하여 데이터를 처리할 수 있는 강력한 언어입니다. 온라인 데이터베이스에 연결해 작업하는 것은 매우 흔한 일이지만, 때로는 오프라인에서 작업해야 할 때도 있습니다. 이 글에서는 파이썬에서의 오프라인 데이터베이스 처리 방법에 대해 살펴보겠습니다.

SQLite 이용하기

SQLite는 오프라인 데이터베이스를 처리하기에 적합한 경량 데이터베이스 시스템입니다. 파이썬에서는 sqlite3 모듈을 이용하여 SQLite 데이터베이스에 접속하고 데이터를 조작할 수 있습니다.

import sqlite3

# 데이터베이스 연결
conn = sqlite3.connect('mydatabase.db')

# 커서 생성
cursor = conn.cursor()

# 테이블 생성
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users
                  (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT, age INTEGER)''')

# 데이터 삽입
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('John', 25))

# 데이터 조회
cursor.execute("SELECT * FROM users")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

# 커밋 및 연결 종료
conn.commit()
conn.close()

위 코드는 SQLite 데이터베이스에 연결하고, 사용자 테이블을 생성하며, 데이터를 삽입하고 조회하는 예시입니다.

JSON 파일 사용하기

오프라인 환경에서 데이터를 처리할 때 가벼운 형태의 데이터베이스로 JSON 파일을 사용할 수 있습니다. 파이썬에서는 json 모듈을 이용하여 JSON 파일을 읽고 쓸 수 있습니다.

import json

# JSON 파일 읽기
with open('data.json', 'r') as file:
    data = json.load(file)

# 데이터 처리
# ...

# JSON 파일 저장하기
with open('data.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file)

위 코드는 JSON 파일을 읽어와 데이터를 처리한 후, 다시 JSON 파일로 저장하는 예시입니다. 이 방법은 데이터베이스처럼 구조화된 데이터를 다루기 보다는 단순한 텍스트 형태의 데이터를 다룰 때 유용합니다.

CSV 파일 처리하기

CSV(Comma Separated Values) 파일은 쉼표로 구분된 텍스트 파일로서, 파이썬에서 간단하게 처리할 수 있습니다. csv 모듈을 이용하여 CSV 파일을 읽고 쓸 수 있습니다.

import csv

# CSV 파일 읽기
with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

# 데이터 처리
# ...

# CSV 파일 쓰기
data = [['John', 25], ['Jane', 30]]
with open('data.csv', 'w') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

위 코드는 CSV 파일을 읽어와 데이터를 처리한 후, 다시 CSV 파일로 저장하는 예시입니다.

결론

파이썬을 이용하여 오프라인 환경에서 데이터베이스를 처리하는 방법은 다양합니다. SQLite, JSON 파일, CSV 파일 등 다양한 방식을 적절히 활용하여 데이터를 처리할 수 있습니다. 적절한 방법을 선택하여 데이터를 효율적으로 다루면서 원하는 작업을 수행하세요.