Logo
TGCATALOG
Каталог Подборки Блог
Data analysis - DA SQL

Data analysis - DA SQL

Анализ данных: SQL, Python.

Нет оценок
582
29.10.2026
582
29.10.2026
Нет оценок
582
29.10.2026
Безопасный переход через бот
О канале

Анализ данных: SQL, Python.

Подписчиков 1,700
Тематика Технологии
Язык Русский
Ссылка t.me/business_stats

Также рекомендуем

Kekaton AI | Озвучка и клон голоса
Kekaton AI | Озвучка и клон голоса
Бот

AI бот для озвучки текста и клонирования голоса в Telegram. Создавай аудио с помощью нейросети быстро и просто.

Описание

Про анализ данных: базы данных, SQL, Python и другое для аналитиков.

Последние посты

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
Динамика подписчиков
+-0.5% за 30 дней
Текущие
1,700
Месяц назад
1,709
Средний рост
+0 / день
Обновлено
21 час назад

Отзывы о канале Data analysis - DA SQL

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв

Только зарегистрированные пользователи могут делиться своим мнением.

Пока нет отзывов

Станьте первым, кто поделится своим впечатлением об этом ресурсе!

Похожие ресурсы

Loading
Переход на светлую тему
Главная Каталог Подборки Блог Вход