Dunida falanqaynta xogta iyo wax-is-daba-marinta, mid ka mid ah maktabadaha Python ee ugu caansan waa Baandooyinka. Waxay bixisaa qalab kala duwan oo awood leh si ay ula shaqeeyaan xogta habaysan, taas oo sahlaysa in la maareeyo, la qiyaaso oo la falanqeeyo. Mid ka mid ah hawlo badan oo laga yaabo inuu la kulmo gorfeeyaha xogta waa ka soo dejinta xogta a CSV gal a PostgreSQL database. Maqaalkan, waxaan ka wada hadli doonaa sida si wax ku ool ah oo hufan loo fuliyo hawshan iyadoo la adeegsanayo labadaba Baandooyinka iyo maskaxda maktabad. Waxaan sidoo kale sahamin doonaa shaqooyinka iyo maktabadaha kala duwan ee ku lug leh geeddi-socodkan, anagoo siinaya faham buuxa oo xalka ah.
Hordhac Pandas iyo PostgreSQL
Pandas waa maktabad awood leh oo Python ah oo bixisa qaab dhismeedka xogta si sahlan loo isticmaali karo iyo hawlaha wax u qabadka xogta ee falanqaynta xogta. Waxay si gaar ah faa'iido u leedahay marka la macaamilayo xogta waaweyn ama markaad u baahan tahay inaad sameyso isbeddello xogeed oo adag. PostgreSQL, dhanka kale, waa il furan oo bilaash ah oo isha furan nidaamka maaraynta xogta-xidhiidhka shayga (ORDBMS) oo xooga saaraya fidinta iyo u hogaansanaanta SQL. Waxa si weyn loogu isticmaalaa hawlaha maaraynta xogta baaxadda leh ee adag.
Hadda, aynu nidhaahno waxaanu haynaa faylka CSV oo ka kooban xog-ururin weyn, oo aanu rabno inaanu u soo galno xogta PostgreSQL. Habka caadiga ah ee lagu gaaro hawshan waa in la isticmaalo Pandas oo lagu daro maktabadda psycopg2, taas oo bixisa adabtarada xogta macluumaadka PostgreSQL taas oo noo ogolaanaysa inaan kula xiriirno annaga oo isticmaalaya Python.
Pandas: Akhrinta faylasha CSV
Talaabada ugu horeysa ee habkayaga waa in aan akhrino waxa ku jira faylka CSV annaga oo isticmaalaya Pandas.
import pandas as pd filename = "example.csv" df = pd.read_csv(filename)
Koodhkani waxa uu isticmaalayaa pd.read_csv() function, kaas oo akhriya faylka CSV oo soo celisa shay DataFrame. Shayga DataFrame, waxaan si sahlan u maamuli karnaa oo u falanqayn karnaa xogta.
Ku xidhida xogta PostgreSQL
Talaabada xigta waa in lagu xidho xogtayada PostgreSQL anagoo adeegsanayna maktabada psycopg2. Si tan loo sameeyo, waxaan u baahanahay inaan rakibno maktabadda psycopg2, taas oo lagu samayn karo iyadoo la adeegsanayo pip:
pip install psycopg2
Marka maktabadda la rakibo, waxaan u baahanahay inaan ku xirno xogtayada PostgreSQL:
import psycopg2
connection = psycopg2.connect(
dbname="your_database_name",
user="your_username",
password="your_password",
host="your_hostname",
port="your_port",
)
The psycopg2.isku xidhka() Shaqadu waxay samaysaa xidhiidh ay la leedahay server-ka xogta xogta iyadoo la adeegsanayo shahaadooyinka la bixiyay. Haddii xiriirku guulaysto, shaqadu waxay soo celinaysaa shay xidhiidh ah oo aanu u isticmaali doono si aanu ula falgalno kaydka xogta.
Samaynta miis gudaha PostgreSQL
Hadda oo aan xogtayada ku hayno shay DataFrame iyo isku xidhka xogta PostgreSQL, waxaan samayn karnaa miis kaydka si aan u kaydiyo xogtayada.
cursor = connection.cursor()
create_table_query = '''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_table (
column1 data_type,
column2 data_type,
...
)
'''
cursor.execute(create_table_query)
connection.commit()
Qodobbada koodka, waxaan marka hore ku abuureynaa shay cursor annagoo adeegsanayna isku xirka.cursor() habka. Cursor-ka waxa loo isticmaalaa in lagu sameeyo hawlaha kaydka xogta sida samaynta miisaska iyo galinta xogta. Marka xigta, waxaan qeexeynaa weydiinta SQL ee abuurista miis, oo aan ku fulino annagoo isticmaalna cursor.execute() habka. Ugu dambayntii, waxaanu ku samaynay isbedelada xogta xogta Connection.commit().
Gelida xogta xogta PostgreSQL
Hadda oo aan haysano miis, waxaan gelin karnaa xogta DataFrame-kayaga database-ka PostgreSQL annaga oo adeegsanayna ilaa_sql() habka ay bixiso Pandas.
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("postgresql://your_username:your_password@your_hostname:your_port/your_database_name")
df.to_sql("example_table", engine, if_exists="append", index=False)
Qoddobka koodka, waxaan marka hore ku abuurnay matoorka xogta anagoo adeegsanayna matoor samee () shaqada maktabada SQLAlchemy, taas oo u baahan xadhig isku xidha oo ka kooban aqoonsigayada xogta. Kadibna, waxaanu isticmaalnaa ilaa_sql() habka loo geliyo xogta DataFrame-kayaga shaxda "tusaale_table" ee ku jira xogta PostgreSQL.
Gebagebadii, maqaalkani wuxuu bixiyaa hage dhammaystiran oo ku saabsan sida looga soo dejiyo xogta faylka CSV ee kaydinta PostgreSQL iyadoo la adeegsanayo Pandas iyo psycopg2. Marka la isku daro fududaynta xogta ee Pandas oo leh awoodda iyo miisaanka PostgreSQL, waxaan ku gaari karnaa xal aan fiicneyn oo hufan oo loogu talagalay hawsha guud ee soo dejinta xogta CSV ee kaydka.
