from pathlib import Path
p = Path(“.”)	# 현재 디렉토리, 상대경로
print(p)	# output “.”
print(p.resolve())	# output “/Users/spongebob53/project2/day76”, 절대경로를 반환하는 함수

# 현재 시스템, 시스템에 없는 경로는 단순출력만 가능, 작업이 안됨
p = Path(r“/Users/Sponge”)	# r : raw String 문자열임을 명시
print(p)

p = Path(“..”)	# 부모 디렉토리, 상대경로
print([x for x in p.iterd	ir() if x.is_dir()])
# iterdir()은 디렉토리와 파일을 구분하지 못해서 if 문을 통해 구분해줘야함
# output [PosixPath('../day76'), PosixPath('../day75'), PosixPath('../day74'),…]

# glob() : 해당 경로의 하위 목록 중에 특정 파일만 가져오는 함수
p = Path(r“.”)
subs = list(p.glob(“*.py”))	# 현재 경로에서 .py인 파일 목록
print(subs)
# output [PosixPath('Ex01_yesterday.py'), PosixPath('path.py'),…]

print(Path.cwd())	# 현재 내 경로 output /Users/spongebob53/Project2/day76
print(Path.home())	# 홈 디렉토리 경로 output /Users/spongebob53

# stat() : 파일에 대한 정보 출력 함수, 리눅스 스타일로 출력
p1 = Path(“test.py”)
tm = p1.stat().st_ctime
print(tm)	# output 1646223102.6849058

# from datetime import datetime		날짜형으로 변경해주는 함수 import
zt = datetime.fromtimestamp(tm)
print(zt)	# output 2022-03-02 21:11:42.684906

mkdir() : 현재 경로에 디렉토리 만들기, 중복생성 시 FileExistsError
mkdir(exist_ok=True) : 중복생성 에러를 무시
p1 = Path(“temp/test”)
p1.mkdir(parents=True)	# 해당 경로에 필요한 디렉토리까지 만들어주는 기능

p1.rmdir()	# 디렉토리 삭제 함수, 디렉토리가 비어있지 않으면 에러

from pathlib import PurePath

p = PurePath(“day76/temp/test”)
print(p)	# output day76/temp/test
print(p.parts)	# output (‘day76’, ‘temp’, ‘test’)

# 경로 추가하기
print(p.joinpath(“python”))	# output day76/temp/test/python

# 3.4 이전 버전에서 사용하던 경로 관련 모듈
import os
print(os.environ[“HOME”])	# output /Users/spongebob53
print(os.path.expandvars(“$JAVA_HOME$”))	# output JAVA_HOME환경변수 경로

# 파일 관리 모듈
import shutil

# 대상 디렉토리에 있는 파일과 폴더를 모두 복사해서 목표 디렉토리에 복사
shutil.copytree(대상 디렉토리, 목표 디렉토리)

# 지정 디렉토리에 담긴 디렉토리 및 파일 제거
shutil.rmtree(디렉토리)

import cx_Oracle

# 로컬 db의 경우 init을 이용하지 않고 connect(“아이디/비밀번호@주소():포트/서비스이름”)으로 가능
# 클라우드 db 연결시 instantclient을 추가로 다운, 이후 진행
cx_Oracle.init_oracle_client(lib_dir= r“/Users/instantclient경로”)
connect = cx_Oracle.connect(“아이디”, “패스워드”, “프로토콜://호스트:포트/서비스이름?wallet_location=월렛 경로”)

cursor = connect.cursor()	# 전송객체

sql = “select * from emp”
cursor.execute(sql)	# 실행함수
datas = cursor.fetchall()	# 결과를 이중 배열의 형식으로 가져오는 함수, row는 튜플로 구현

# pandas : 표의 형태의 데이터를 사용자가 보기 편하게 구현해주는 외부 모듈
import pandas

print(pandas.DataFrame(datas))	# 위의 결과가 표의 형태로 보기좋게 출력

# 데이터의 수정이 진행됬을 땐 오토 커밋 기능이 없어서 직접 해줘야함
# connect.commit()

# 작업이 끝난 뒤에는 작은 순서대로 객체 닫기
cursor.close()
connect.close()

import csv
import cx_Oracle
cx_Oracle.init_oracle_client(lib_dir=r “instantclient 경로”)

def saveDBTable(data):
    # 데이터 가공
    # 변경을 위한 변수는 임시변수이기 때문에 보통 v_ xxx 라는 식으로 작성
    # 변수를 함수 내부에서 나누는 이유는 개별로 가공을 할 수도 있기 때문
    v_name = data[0] + “가공”
    v_name = data[1]
    v_name = data[2]
    v_name = data[3] + “가공”
    v_name = data[4]

	conn = cx_Oracle.connect(“아이디”, “패스워드”, “프로토콜://호스트:포트/서비스이름?wallet_location=월렛 경로”)
	cursor = conn.cursor()

	# “:” 는 자바 에서 변수를 의미하는 “?” 나 ${} 와 같은 기능
	# 인덱스로도 가능하지만 조금 더 명확하게 구현하기 위해 변수명을 작성하기도 함
	sql = “””
		INSERT INTO supply(id,supplier_name, invoice_number, part_number, cost,purchase_date)
        VALUES(seq_supply_id.nextval, :v_name, :v_invoice, :v_part, :v_cost, :v_date)
	“””

	# 가공한 데이터를 작성된 순서대로 1:1 매칭을 하여 대입, 튜플형만 가능
    cursor.execute(sql, (v_name, v_invoice, v_part, v_cost, v_date))
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()

file = open(“supply.csv”, “r”)
datas = csv.reader(file, delimiter = “,”)	# 구분자를 쉼표로 구성

next(datas, None)
for row in datas:
    saveDBTable(row)

# 데이터 저장 후, 위와 같은 방식으로 구성한 viewDBTable()이란 함수만들어 데이터를 불러오기
rows = viewDBTable(“supply”)
print(pd.DataFrame(rows).head(3))		# 위에서 3번째 까지 출력
print(pd.DataFrame(rows).tail(3))		# 아래서 3번째까지 출력

# pandas 는 row와 column을 설정할 수 있음
pd.set_option(“display.max_columns”, 3)
pd.set_option(“display.max_row”,5)

# format을 이용해 특정 열의 데이터만 출력
for a in rows:
print(f“{a[:2]}”)