Python 드라이버¶

CUBRIDdb 는 Python Database API 2.0을 준수하며 CUBRID 데이터베이를 지원하는 Python 확장 패키지이다. CUBRID Python API는 Python Database API가 제공하는 기본 기능 외에도, CUBRID 데이터베이스 엔진에서 제공하는 기능을 _cubrid 모듈에서 제공한다.

CUBRID Python 드라이버는 CCI API를 기반으로 작성되었으므로, CCI API 및 CCI에 적용되는 CCI_DEFAULT_AUTOCOMMIT 과 같은 설정 파라미터에 영향을 받는다.

별도로 Python 드라이버를 다운로드하거나 Python 드라이버에 대한 최신 정보를 확인하려면 http://www.cubrid.org/wiki_apis/entry/cubrid-python-driver에 접속한다.

Python 설치 및 설정¶

Linux/Unix¶

Linux, Unix 및 유사 운영체제에서는 다음과 같은 세 가지 방법으로 CUBRID Python 드라이버를 설치할 수 있다.

기본 환경

운영체제: Linux: 32 비트/64비트 또는 유사 Unix 운영체제
Python: 2.4 이상(http://www.python.org/download/)

Yum을 이용한 설치(Fedora, CentOS)

Yum을 이용하여 CUBRID Python 드라이버를 설치하려면, CUBRID 패키지의 위치를 Yum에 알려야 한다. 운영체제에 따라 다음 주소에 접속하여 사용하는 운영체제와 CUBRID 버전에 해당하는 명령어를 찾아 사용한다.
- CentOS: http://www.cubrid.org/?mid=yum_repository&os=centos
- Fedora: http://www.cubrid.org/?mid=yum_repository&os=fedora
예를 들어 Fedora 17에 CUBRID 9.0을 설치한 경우에 해당하는 명령어는 다음과 같다.
```
rpm -i http://yumrepository.cubrid.org/cubrid_repo_settings/9.0.0/cubridrepo-9.0.0-1.fc17.noarch.rpm
```
다음 명령어를 실행하여 CUBRID Python 드라이버를 설치한다.
```
yum install python-cubrid
```

소스코드로 설치(Linux)

소스코드를 컴파일하여 CUBRID Python 드라이버를 설치하려면 Python Development Package가 필요하다. Python Development Package가 설치되어 있지 않다면 http://www.cubrid.org/wiki_apis/entry/install-python-development-package를 참고하여 설치한다.

소스 코드를 http://www.cubrid.org/?mid=downloads&item=python_driver에서 다운로드한다.
다음 명령어를 실행하여 원하는 위치에 다운로드한 파일의 압축을 해제한다.
```
tar xvfz cubrid-python-src-8.4.0.0001.tar.gz
```
압축을 해제한 디렉터리로 이동한다.
```
cd cubrid-python-src
```
드라이버를 빌드한다. 이 단계와 다음 단계는 루트 사용자 계정으로 실행해야 한다.
```
python setup.py build
```
빌드한 드라이버를 설치한다.
```
python setup.py install
```

Easy Install을 이용한 설치(Linux)

Easy Install은 자동으로 Python 패키지를 다운로드/빌드/설치/관리할 수 있는 Python 모듈로, setuptools에 포함되어 있다. Easy Install을 사용하면 패키지 인덱스뿐만 아니라 다른 웹 사이트에도 HTTP로 연결하여 패키지를 설치할 수 있다. Perl의 CPAN이나 PHP의 PEAR와 유사하다. Easy Install에 대한 더 자세한 설명은 http://packages.python.org/distribute/easy_install.html을 참고한다.

Easy Install을 이용하여 CUBRID Python 드라이버를 설치하려면 다음 명령어를 입력한다.

easy_install CUBRID-Python

Windows¶

Windows에 CUBRID Python 드라이버를 설치하려면 다음과 같이 CUBRID Python 드라이버를 다운로드하여 설치한다.

다음 주소에서 운영체제와 Python의 버전에 맞는 드라이버를 다운로드한다.

http://www.cubrid.org/?mid=downloads&item=python_driver&os=windows&python=detect
다운로드한 파일의 압축을 해제하여 Python이 설치된 경로의 Lib 폴더( C:\Program Files\Python\Lib ) 안에 복사한다.

Python 프로그래밍¶

CUBRIDdb 패키지는 Python Database API 2.0에 따라 다음과 같은 상수를 갖는다.

이름	값
threadsafety	2
apilevel	2.0
paramstyle	qmark

Python 예제 프로그램¶

여기에서는 Python으로 CUBRID 데이터베이스에 대한 작업을 수행하는 예제 프로그램을 작성한다. 예제로 다음과 같은 테이블을 생성한다.

csql -u dba -c "CREATE TABLE posts( id integer, title varchar(255), body string, last_updated timestamp );" demodb

Python에서 demodb에 연결

새 Python 콘솔을 열어 다음과 같이 Python에 CUBRID Python 드라이버를 import한다.
```
import CUBRIDdb
```
localhost에 위치한 demodb 데이터베이스에 연결을 생성한다.
```
conn = CUBRIDdb.connect('CUBRID:localhost:30000:dba::')
```

demodb 데이터베이스는 비밀번호가 필요하지 않으므로 비밀번호를 입력하지 않았다. 그러나 실제 데이터베이스에 연결할 때에는 비밀번호가 필요하다면 비밀번호를 입력해야 한다. connect () 함수의 구문은 다음과 같다.

connect (url[,user[password]])

연결하려는 데이터베이스가 시작되지 않았다면 다음과 같은 오류가 발생한다.

Traceback (most recent call last):
  File "tutorial.py", line 3, in <module>
    conn = CUBRIDdb.connect('CUBRID:localhost:30000:dba::')
  File "/usr/local/lib/python2.6/site-packages/CUBRIDdb/__init__.py", line 48, in Connect
    return Connection(*args, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python2.6/site-packages/CUBRIDdb/connections.py", line 19, in __init__
    self._db = _cubrid.connect(*args, **kwargs)
_cubrid.Error: (-1, 'ERROR: DBMS, 0, Unknown DBMS Error')

자격이 잘못되었다면 다음과 같은 오류가 발생한다.

Traceback (most recent call last):
  File "tutorial.py", line 3, in <module>
    con = CUBRIDdb.connect('CUBRID:localhost:33000:demodb','a','b')
  File "/usr/local/lib/python2.6/site-packages/CUBRIDdb/__init__.py", line 48, in Connect
    return Connection(*args, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python2.6/site-packages/CUBRIDdb/connections.py", line 19, in __init__
    self._db = _cubrid.connect(*args, **kwargs)
_cubrid.Error: (-1, 'ERROR: DBMS, 0, Unknown DBMS Error')

INSERT 문 실행

테이블이 비어있으므로 데이터를 입력한다. 먼저 커서를 얻은 후에 INSERT 문을 실행해야 한다.

cur = conn.cursor()
cur.execute("INSERT INTO posts (id, title, body, last_updated) VALUES (1, 'Title 1', 'Test body #1', CURRENT_TIMESTAMP)")
conn.commit()

CUBRID Python 드라이버에서는 기본적으로 자동 커밋 모드가 비활성화되어 있다. 따라서 SQL문을 실행한 후에는 수동으로 commit () 함수를 사용하여 커밋을 수행해야 한다. 이 함수는 cur.execute("COMMIT") 와 같은 동작을 수행한다. 반대로 현재 트랜잭션을 중단하고 롤백하려면 rollback () 함수를 사용한다.

데이터를 입력하는 다른 방법으로 prepared statement를 사용할 수도 있다. 다음과 같이 파라미터를 포함하는 투플을 정의한 후 execute () 함수에 전달하여 안전하게 데이터베이스에 데이터를 입력할 수 있다.

args = (2, 'Title 2', 'Test body #2')
cur.execute("INSERT INTO posts (id, title, body, last_updated) VALUES (?, ?, ?, CURRENT_TIMESTAMP)", args)

여기까지 작성한 코드는 다음과 같다.

import CUBRIDdb
conn = CUBRIDdb.connect('CUBRID:localhost:33000:demodb', 'public', '')
cur = conn.cursor()

# Plain insert statement
cur.execute("INSERT INTO posts (id, title, body, last_updated) VALUES (1, 'Title 1', 'Test body #1', CURRENT_TIMESTAMP)")

# Parameterized insert statement
args = (2, 'Title 2', 'Test body #2')
cur.execute("INSERT INTO posts (id, title, body, last_updated) VALUES (?, ?, ?, CURRENT_TIMESTAMP)", args)

conn.commit()

전체 레코드를 한 번에 조회

fetchall () 함수를 사용하면 전체 레코드를 한 번에 조회할 수 있다.

cur.execute("SELECT * FROM posts ORDER BY last_updated")
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
    print row

위 코드는 다음과 같은 내용을 출력한다.

[1, 'Title 1', 'Test body #1', '2011-4-7 14:34:46']
[2, 'Title 2', 'Test body #2', '2010-4-7 14:34:46']

하나의 레코드를 조회

데이터의 양이 많다면 전체 결과를 메모리로 가져오는 대신 다음과 같이 fetchone () 함수를 사용하여 레코드를 한 번에 하나씩 조회할 수 있다.

cur.execute("SELECT * FROM posts")
row = cur.fetchone()
while row:
    print row
    row = cur.fetchone()

레코드 개수를 지정하여 조회

다음과 같이 fetchmany () 함수를 사용하면 조회할 레코드의 개수를 지정할 수 있다.

cur.execute("SELECT * FROM posts")
rows = cur.fetchmany(3)
for row in rows:
    print row

반환된 데이터의 메타데이터에 접근

조회한 레코드의 칼럼 속성에 대한 정보가 필요하면 커서의 description 메서드를 사용한다.

for description in cur.description:
    print description

위 코드는 다음과 같은 내용을 출력한다.

('id', 8, 0, 0, 0, 0, 0)
('title', 2, 0, 0, 255, 0, 0)
('body', 2, 0, 0, 1073741823, 0, 0)
('last_updated', 15, 0, 0, 0, 0, 0)

각 투플은 다음과 같은 정보를 포함한다.

(column_name, data_type, display_size, internal_size, precision, scale, nullable)

데이터 타입을 나타내는 숫자에 대한 자세한 내용은 http://packages.python.org/CUBRID-Python/toc-CUBRIDdb.FIELD_TYPE-module.html 을 참고한다.

자원 해제

데이터베이스 연결이나 커서를 사용하는 모든 작업을 마친 후에는 객체의 close () 함수를 호출하여 자원을 해제해야 한다.

cur.close()
conn.close()

Python API¶

Python Database API는 connect() 모듈 클래스와 Connection 객체, Cursor 객체, 그리고 그 밖의 보조적인 함수들로 이루어진다. 이에 대한 자세한 내용은 http://www.python.org/dev/peps/pep-0249/ 를 참고한다.

CUBRID Python API에 대한 자세한 내용은 http://ftp.cubrid.org/CUBRID_Docs/Drivers/Python/을 참고한다.