Mereka menyediakan cara mudah untuk menyimpan sejumlah besar informasi. Selain itu, dengan bantuan SQL, mengakses, memelihara, dan memodifikasi data yang tersimpan di dalamnya menjadi sangat mudah Show Meski begitu, pengaturan seperti itu dilengkapi dengan peringatan tertentu. Jika Anda ingin menarik wawasan dari informasi yang disimpan dalam basis data, Anda terbatas pada perintah yang disediakan oleh SQL Sementara SQL memungkinkan Anda untuk melakukan penggabungan atau memanfaatkan fungsi agregasi, itu tidak menyediakan sarana untuk melakukan teknik yang lebih maju seperti melakukan uji statistik atau membangun model prediksi. Jika Anda ingin melakukan operasi semacam itu, Anda memerlukan bantuan Python Ini menimbulkan pertanyaan. bagaimana Anda menerapkan kode Python pada database yang merespons kueri SQL? Adaptor Basis DataUntuk mengakses database dengan Python, Anda harus menggunakan adaptor database Python menawarkan adaptor basis data melalui modulnya yang memungkinkan akses ke basis data utama seperti MySQL, PostgreSQL, SQL Server, dan SQLite Selain itu, semua modul ini mengandalkan API basis data Python (DB-API) untuk mengelola basis data. Akibatnya, kode yang digunakan untuk mengelola database konsisten di semua adaptor database Setelah Anda berhasil berkomunikasi dengan satu database relasional, Anda harus dapat berkomunikasi dengan mereka semua Memanfaatkan adaptor database memerlukan pemahaman tentang objek dan metode utama yang akan digunakan untuk memfasilitasi interaksi dengan database yang dimaksud Studi kasusDemonstrasi sederhana dapat menampilkan fitur adaptor database Karena saya menggunakan PostgreSQL, saya harus mengandalkan modul psycopg2 Studi ini akan menggunakan database yang disebut "test_db". Basis data ini berisi tabel yang disebut "Orang", yang berisi data palsu yang dibuat dengan Mockaroo Berikut pratinjau datanya Pratinjau Keluaran Kode (Dibuat Oleh Penulis)
Pertama, kita perlu membuat koneksi ke database agar kita dapat berkomunikasi dengannya menggunakan Python. Kita dapat mencapai ini dengan membuat objek koneksi Saat membuat objek koneksi, Anda menyediakannya dengan informasi yang diperlukan untuk mencari dan mengakses database. Ini termasuk host, nama pengguna, kata sandi, dan nama basis data 2. Menulis kueri ke database dari PythonSekarang setelah kita terhubung ke database, kita seharusnya dapat menulis kueri ke database langsung dari Python Meskipun kami menggunakan Python sekarang, kami harus terus menggunakan kueri SQL untuk mengambil informasi apa pun Sebelum menulis kueri apa pun, kita perlu membuat objek kursor Objek kursor menggunakan metode eksekusi untuk menjalankan kueri yang diberikan. Output kueri yang dihasilkan dapat diambil dengan metode fetchall Mari gunakan prosedur ini untuk memilih 5 baris pertama dalam tabel Person Keluaran Kode (Dibuat Oleh Penulis)Seperti yang ditunjukkan pada output, setiap baris disajikan sebagai sebuah tupel Untuk mendapatkan nama kolom tabel, Anda dapat menggunakan atribut description pada objek kursor 3. Melakukan analisis lanjutan dengan database Meskipun kita bisa menulis kueri SQL ke database dari Python, tidak ada gunanya menggunakan adaptor jika hanya itu yang bisa kita lakukan Mari kita lakukan operasi dengan data di tabel "Orang" yang tidak dapat kita lakukan hanya dengan kueri SQL Untuk melakukan ini, pertama-tama kita harus menyimpan tabel di Python sebagai bingkai data panda Keluaran Kode (Dibuat Oleh Penulis)Sekarang, kami memiliki kekuasaan penuh untuk melakukan apapun yang kami inginkan dengan data Sebagai contoh, mari kita periksa pendapatan rata-rata pria dan wanita dalam kumpulan data ini Keluaran Kode (Dibuat Oleh Penulis)Kita bisa melihat bahwa wanita rata-rata berpenghasilan lebih tinggi dari pria. Namun, tidak ada indikasi bahwa perbedaan ini signifikan secara statistik Kita dapat menggunakan modul SciPy Python untuk melakukan uji-t untuk melihat apakah ada bukti bahwa pria dan wanita tidak mendapatkan jumlah pendapatan yang sama Keluaran Kode (Dibuat Oleh Penulis)Berkat utilitas Python, kami dapat belajar lebih banyak dari data kami. Kita sekarang tahu bahwa secara statistik terdapat perbedaan pendapatan yang signifikan antara laki-laki dan perempuan Tentu saja, karena datanya palsu, analisis apa pun yang kami lakukan sama bermanfaatnya dengan sauna di gurun, tetapi Anda mengerti. 4. Memodifikasi database langsung dari Python Mungkin ada kebutuhan untuk membuat, menjatuhkan, atau memodifikasi tabel dalam database selama penelitian. Operasi semacam itu juga dapat dilakukan dari Python Dalam kasus kami, katakanlah alih-alih memiliki 2 kolom terpisah dengan nama depan dan nama belakang, kami hanya ingin satu kolom menyimpan nama lengkap Kita dapat mencapai ini dengan langkah-langkah berikut
Kita dapat melakukan langkah-langkah ini dengan kode berikut Catatan. Penyertaan yang sangat penting dalam kode adalah metode komit pada baris 12. Setiap modifikasi yang dilakukan pada database dengan Python tidak secara otomatis dilakukan pada database. Jadi, metode ini harus dipanggil agar perubahan diterapkan Anda dapat melihat perubahan yang diterapkan saat Anda kembali ke database Fitur yang sangat membantu dari adaptor basis data adalah memungkinkan Anda untuk membatalkan modifikasi yang tidak diinginkan (selama tidak dilakukan) Dengan metode rollback, Anda dapat mengembalikan database Anda ke statusnya pada komit terakhir 5. Mengakhiri koneksi ke database Setelah Anda selesai berkomunikasi dengan database, Anda dapat mengakhiri koneksi ke database dengan metode close KesimpulanFoto oleh Prateek Katyal di UnsplashSQL dan Python hadir dengan kelebihan dan kekurangannya masing-masing Untungnya, dengan adapter database, Anda dapat memanfaatkan kedua alat tersebut dalam studi Anda dan mendapatkan yang terbaik dari keduanya Untuk pemahaman yang lebih menyeluruh tentang apa yang dapat Anda lakukan dengan adaptor database tertentu, saya sarankan Anda meluangkan waktu untuk membaca dokumentasinya untuk mempelajari lebih lanjut tentang alat yang tersedia untuk Anda. Bagaimana cara menjalankan kueri Access dengan Python?Langkah-langkah Menghubungkan Python ke MS Access menggunakan Pyodbc . Langkah 1. Instal paket Pyodbc. Untuk memulai, instal paket pyodbc yang akan digunakan untuk menghubungkan Python ke Access. . Langkah 2. Buat database dan tabel di Access. Selanjutnya, mari kita buat. . Langkah 3. Hubungkan Python ke Access. . Langkah 4. Jalankan kode dengan Python Bisakah Python membaca database MS Access?Basis data Microsoft Access umumnya digunakan sebagai basis data file. Ini dapat digunakan untuk menyimpan sejumlah kecil data di sistem desktop Anda. Untuk mengakses data di database Access, kita cukup menggunakan driver ODBC. Untuk Python, kita bisa menggunakan paket pyodbc
Bagaimana cara membaca file MDB dengan Python?“cara membuka file mdb dengan python” Kode Jawaban . impor pyodbc samb = pyodbc. terhubung(r'Driver={Pengandar Akses Microsoft (*. mdb, *. accdb)};DBQ=jalur tempat Anda menyimpan file Access\nama file. accdb;') kursor = samb. kursor() kursor. eksekusi('pilih * dari nama tabel') untuk baris dalam kursor. ambil semua() cetak (baris) Bagaimana Anda menjalankan kueri Access?Jalankan kueri . Klik dua kali kueri yang ingin Anda jalankan Klik kueri yang ingin Anda jalankan, lalu tekan ENTER |