Logo
TGCATALOG
Catalog Collections Blog
Data analysis - DA SQL

Data analysis - DA SQL

Data analysis: SQL, Python.

No ratings
582
29.10.2026
582
29.10.2026
No ratings
582
29.10.2026
Safe redirect via bot
О канале

Data analysis: SQL, Python.

Подписчиков 1,700
Тематика Technology
Язык English
Ссылка t.me/business_stats

We also recommend

Kekaton AI | Voiceover and voice clone
Kekaton AI | Voiceover and voice clone
Bot

AI bot for text-to-speech and voice cloning in Telegram. Create audio using neural network quickly and easily.

Description

About data analysis: databases, SQL, Python and more for analysts.

Latest posts

Data analysis - DA SQL
Data analysis - DA SQL
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Cx_Oracle: как подружить Python и SQL Cx_Oracle - библиотека в питоне, которая позволяет работать с Oracle Database, предоставляет прямой доступ к базе данных и поддерживает PL/SQL. Взаимодействие с БД через питон может быть полезно во многих случаях. Например, можно автоматизировать периодическую выгрузку данных по типовым скриптам с последующим сохранением данных эксель. Или наоборот, загружать данные в БД из экселя в 2-3 клика, минуя множество формальностей через встроенные инструменты Oracle. Или же это может вообще упростить обмен данными между двумя разными СУБД. По сути можно придумать что угодно что можно автоматизировать/оптимизировать, фантазия тут безгранична 🟠Теперь к делу. Установка: pip install cx_Oracle 🟠Самая важная вещь после установки - подключиться к базе данных Oracle через Python. Для этого потребуются следующие данные: ▶️hostname ▶️port ▶️sid ▶️role ▶️user ▶️password Если они известны - хорошо. Если нет - можно их получить (всё кроме пароля) в JSON файле через кнопку "Export Connections" в самом SQL Developer. Скрипт для подключения выглядит следующим образом: import cx_Oracle dsn = cx_Oracle.makedsn("localhost", 1521, sid="xe") user = "SYS" password = "1234" mode = cx_Oracle.SYSDBA connection = cx_Oracle.connect( user=user, password=password, dsn=dsn, mode=mode) 🟠После этого необходимо создать курсор: cursor = connection.cursor() 🟠С его помощью потом будут выполняться SQL-запросы. Например, так будет выглядеть вставка данных в таблицу: cursor.execute(""" INSERT INTO users (user_id, name, AGE, email) VALUES (1, 'Иван', 30, 'адрес почты') """) connection.commit() А вот так выборка данных с последующим сохранением их в эксель: cursor.execute("select * from users") # Названия столбцов columns = [col[0] for col in cursor.description] # Данные data = cursor.fetchall() df = pd.DataFrame(data, columns=columns) output_file = r"ПУТЬ\output.xlsx" df.to_excel(output_file, index=False, engine="openpyxl") 🟠Ну и конечно же не забываем закрывать курсор и соединение после выполнения всех операций с БД: cursor.close() connection.close()
Data analysis - DA SQL
FAQ

Open Data analysis - DA SQL in Telegram and press the Start button. No separate registration is required.

Yes. The service is designed to be straightforward: open the resource, follow the on-screen instructions and start using it.

No. You can use Data analysis - DA SQL directly in Telegram unless the resource description says otherwise.

Access depends on the resource. Check the current information in Telegram after opening Data analysis - DA SQL.

The exact features depend on the resource. Open Data analysis - DA SQL to see its current functions, content and access conditions.
Subscriber dynamics
+-0.5% last 30 days
Current
1,700
Month ago
1,709
Average growth
+0 / day
Updated
21 hours ago

Reviews for channel Data analysis - DA SQL

Log in to leave a review

Only registered users can share their opinion.

No reviews yet

Be the first to share your impression of this resource!

Similar resources

Loading
Switch to Light Theme
Home Catalog Collections Blog Login