CSV 파일이 있고 Python을 사용하여이 파일을 sqlite3 데이터베이스로 대량 가져오고 싶습니다. 명령은 “.import …..”입니다. 하지만 이렇게 작동 할 수없는 것 같습니다. 누구든지 sqlite3에서 수행하는 방법에 대한 예제를 줄 수 있습니까? 만일을 대비하여 창문을 사용하고 있습니다. 감사
답변
import csv, sqlite3
con = sqlite3.connect(":memory:") # change to 'sqlite:///your_filename.db'
cur = con.cursor()
cur.execute("CREATE TABLE t (col1, col2);") # use your column names here
with open('data.csv','r') as fin: # `with` statement available in 2.5+
# csv.DictReader uses first line in file for column headings by default
dr = csv.DictReader(fin) # comma is default delimiter
to_db = [(i['col1'], i['col2']) for i in dr]
cur.executemany("INSERT INTO t (col1, col2) VALUES (?, ?);", to_db)
con.commit()
con.close()
답변
디스크에있는 파일에 대한 sqlite 연결을 만드는 것은 독자를위한 연습으로 남아 있습니다 …하지만 이제는 pandas 라이브러리에서 가능하게 된 2 줄짜리가 있습니다.
df = pandas.read_csv(csvfile)
df.to_sql(table_name, conn, if_exists='append', index=False)
답변
내 2 센트 (보다 일반적인) :
import csv, sqlite3
import logging
def _get_col_datatypes(fin):
dr = csv.DictReader(fin) # comma is default delimiter
fieldTypes = {}
for entry in dr:
feildslLeft = [f for f in dr.fieldnames if f not in fieldTypes.keys()]
if not feildslLeft: break # We're done
for field in feildslLeft:
data = entry[field]
# Need data to decide
if len(data) == 0:
continue
if data.isdigit():
fieldTypes[field] = "INTEGER"
else:
fieldTypes[field] = "TEXT"
# TODO: Currently there's no support for DATE in sqllite
if len(feildslLeft) > 0:
raise Exception("Failed to find all the columns data types - Maybe some are empty?")
return fieldTypes
def escapingGenerator(f):
for line in f:
yield line.encode("ascii", "xmlcharrefreplace").decode("ascii")
def csvToDb(csvFile, outputToFile = False):
# TODO: implement output to file
with open(csvFile,mode='r', encoding="ISO-8859-1") as fin:
dt = _get_col_datatypes(fin)
fin.seek(0)
reader = csv.DictReader(fin)
# Keep the order of the columns name just as in the CSV
fields = reader.fieldnames
cols = []
# Set field and type
for f in fields:
cols.append("%s %s" % (f, dt[f]))
# Generate create table statement:
stmt = "CREATE TABLE ads (%s)" % ",".join(cols)
con = sqlite3.connect(":memory:")
cur = con.cursor()
cur.execute(stmt)
fin.seek(0)
reader = csv.reader(escapingGenerator(fin))
# Generate insert statement:
stmt = "INSERT INTO ads VALUES(%s);" % ','.join('?' * len(cols))
cur.executemany(stmt, reader)
con.commit()
return con
답변
이 .import
명령은 sqlite3 명령 줄 도구의 기능입니다. Python에서이를 수행하려면 csv module 과 같은 Python의 기능을 사용하여 데이터를로드하고 평소와 같이 데이터를 삽입해야합니다.
이런 식으로 sqlite3의 문서화되지 않은 동작에 의존하는 대신 삽입되는 유형을 제어 할 수도 있습니다.
답변
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys, csv, sqlite3
def main():
con = sqlite3.connect(sys.argv[1]) # database file input
cur = con.cursor()
cur.executescript("""
DROP TABLE IF EXISTS t;
CREATE TABLE t (COL1 TEXT, COL2 TEXT);
""") # checks to see if table exists and makes a fresh table.
with open(sys.argv[2], "rb") as f: # CSV file input
reader = csv.reader(f, delimiter=',') # no header information with delimiter
for row in reader:
to_db = [unicode(row[0], "utf8"), unicode(row[1], "utf8")] # Appends data from CSV file representing and handling of text
cur.execute("INSERT INTO neto (COL1, COL2) VALUES(?, ?);", to_db)
con.commit()
con.close() # closes connection to database
if __name__=='__main__':
main()
답변
bernie의 답변에 감사드립니다 ! 약간 조정해야했습니다. 여기에 저에게 효과적이었습니다.
import csv, sqlite3
conn = sqlite3.connect("pcfc.sl3")
curs = conn.cursor()
curs.execute("CREATE TABLE PCFC (id INTEGER PRIMARY KEY, type INTEGER, term TEXT, definition TEXT);")
reader = csv.reader(open('PC.txt', 'r'), delimiter='|')
for row in reader:
to_db = [unicode(row[0], "utf8"), unicode(row[1], "utf8"), unicode(row[2], "utf8")]
curs.execute("INSERT INTO PCFC (type, term, definition) VALUES (?, ?, ?);", to_db)
conn.commit()
내 텍스트 파일 (PC.txt)은 다음과 같습니다.
1 | Term 1 | Definition 1
2 | Term 2 | Definition 2
3 | Term 3 | Definition 3
답변
당신은 .import
갈 길이 맞지만 그것은 SQLite3.exe 쉘의 명령입니다. 이 질문에 대한 많은 상위 답변에는 네이티브 Python 루프가 포함되어 있지만 파일이 큰 경우 (내 파일이 10 ^ 6에서 10 ^ 7 레코드 인 경우) 모든 것을 pandas로 읽거나 네이티브 Python 목록 이해 / 루프를 사용하는 것을 피하고 싶습니다. (비교를 위해 시간을 정하지는 않았지만).
대용량 파일의 경우 가장 좋은 방법은를 사용하여 미리 빈 테이블을 만들고 sqlite3.execute("CREATE TABLE...")
CSV 파일에서 헤더를 제거한 다음 subprocess.run()
sqlite의 import 문을 실행 하는 데 사용 하는 것입니다. 마지막 부분은 내가 가장 적절하다고 믿기 때문에 시작하겠습니다.
subprocess.run()
from pathlib import Path
db_name = Path('my.db').resolve()
csv_file = Path('file.csv').resolve()
result = subprocess.run(['sqlite3',
str(db_name),
'-cmd',
'.mode csv',
'.import '+str(csv_file).replace('\\','\\\\')
+' <table_name>'],
capture_output=True)
설명
명령 줄에서, 당신이 찾고있는 명령입니다 sqlite3 my.db -cmd ".mode csv" ".import file.csv table"
. subprocess.run()
명령 줄 프로세스를 실행합니다. to 인수 subprocess.run()
는 모든 인수가 뒤 따르는 명령으로 해석되는 문자열 시퀀스입니다.
sqlite3 my.db
데이터베이스를 엽니 다-cmd
데이터베이스 뒤에 플래그를 지정하면 sqlite 프로그램에 여러 후속 명령을 전달할 수 있습니다. 셸에서 각 명령은 따옴표로 묶어야하지만 여기서는 시퀀스의 고유 한 요소 여야합니다.'.mode csv'
당신이 기대 한대로'.import '+str(csv_file).replace('\\','\\\\')+' <table_name>'
가져 오기 명령입니다.
불행히도 하위 프로세스는 모든 후속 작업-cmd
을 인용 문자열로 전달 하므로 Windows 디렉토리 경로가있는 경우 백 슬래시를 두 배로 늘려야합니다.
헤더 벗기기
질문의 요점은 아니지만 여기에 제가 사용한 것이 있습니다. 다시 말하지만, 나는 어떤 시점에서도 전체 파일을 메모리로 읽고 싶지 않았습니다.
with open(csv, "r") as source:
source.readline()
with open(str(csv)+"_nohead", "w") as target:
shutil.copyfileobj(source, target)