Python에서 데이터베이스 연동하기: SQLite와 MySQL 사용법

데이터베이스 연동은 애플리케이션에서 중요한 데이터를 저장하고 관리하기 위한 필수적인 작업입니다. Python은 SQLite, MySQL 등 다양한 데이터베이스 시스템을 지원하여 개발자들이 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 돕습니다. 이 글에서는 Python에서 SQLite와 MySQL 데이터베이스를 연동하는 방법을 살펴보겠습니다.

SQLite 데이터베이스 연동

SQLite는 서버가 필요 없는 내장형 데이터베이스로, 간단한 설정으로 사용할 수 있습니다. Python의 표준 라이브러리 중 하나인 sqlite3 모듈을 사용하여 SQLite 데이터베이스를 쉽게 조작할 수 있습니다.

SQLite 데이터베이스 사용하기

• 데이터베이스 연결: sqlite3.connect() 함수를 사용하여 데이터베이스 파일에 연결합니다. 파일이 존재하지 않으면 새로 생성됩니다.

import sqlite3

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

 

• 커서 객체 생성: 데이터베이스를 조작하기 위한 커서 객체를 생성합니다.

c = conn.cursor()

 

• 테이블 생성: SQL 명령어를 실행하여 데이터베이스 테이블을 생성합니다.

c.execute('''CREATE TABLE stocks
             (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')

 

• 데이터 삽입: 데이터를 테이블에 삽입합니다.

c.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2020-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)")

 

• 변경 사항 저장: 트랜잭션을 커밋하여 변경 사항을 데이터베이스에 반영합니다.

conn.commit()

 

• 조회: 데이터를 조회합니다.

for row in c.execute('SELECT * FROM stocks ORDER BY price'):
    print(row)

 

• 연결 종료: 작업을 완료한 후 데이터베이스 연결을 종료합니다.

연결 종료: 작업을 완료한 후 데이터베이스 연결을 종료합니다.

 

MySQL 데이터베이스 연동

MySQL은 강력한 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)입니다. Python과 MySQL을 연동하려면 mysql-connector-python 패키지를 설치해야 합니다.

MySQL 데이터베이스 사용하기

• 패키지 설치: mysql-connector-python 패키지를 설치합니다.

pip install mysql-connector-python

• 데이터베이스 연결: MySQL 데이터베이스 서버에 연결합니다.

import mysql.connector

conn = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

 

• 커서 객체 생성 및 조작: MySQL 데이터베이스에서 SQL 쿼리를 실행합니다.

c = conn.cursor()

# 테이블 생성
c.execute("CREATE TABLE customers (name VARCHAR(255), address VARCHAR(255))")

# 데이터 삽입
c.execute("INSERT INTO customers (name, address) VALUES ('John', 'Highway 21')")
conn.commit()

# 데이터 조회
c.execute("SELECT * FROM customers")
for row in c.fetchall():
    print(row)

 

• 연결 종료:

conn.close()

 

결론

Python에서 SQLite와 MySQL을 포함한 다양한 데이터베이스 시스템과의 연동은 데이터 관리를 위한 강력한 도구를 제공합니다. 각 데이터베이스 시스템의 특성을 이해하고 적절히 활용하면, 데이터 저장, 검색, 수정 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이를 통해 Python 애플리케이션의 기능을 크게 확장할 수 있습니다.