【PostgreSQL】PL/Pythonで機械学習
PostgreSQL Advent Calendar 2013 12/11 です。 DBに格納したデータに対して機械学習のアルゴリズムを適用したくなったとします。 DBからデータを出力して他のプログラム言語で処理してもいいのですが、PostgreSQLで処理が完結した方が便利なこともあるでしょう。 しかし、PostgreSQLで処理するために機械学習のアルゴリズムを一から自分で実装するのは大変です。 PL/Pythonを使えば、pythonで書かれたライブラリを利用して手軽に機械学習を行うことができます。 また、pythonの機械学習ライブラリはC言語で書かれていることが多いので、速度面でも悪くないです。 インストール PL/Python PostgreSQLをソースコードからインストールしている場合は、configureのオプションに--with-pythonをつけてビルドします。 今回
PL/Pythonで独自の集約関数を作成する
先月、PostgreSQLアンカンファレンスで「PL/Pythonで独自の集約関数を作ってみる」という発表をしました。 本エントリでは、その詳細について紹介させていただきます。 ■なぜPL/Pythonで集約関数なのか？ 既に広く知られている通り、PostgreSQLではさまざまなプログラミング言語でプロシージャ／ファンクションをユーザが定義することができます。 では、なぜPL/Pythonで集約関数なのでしょうか？ まず1つ目の理由としては、Pythonとデータ処理が非常に相性が良い、ということが挙げられます。古くから統計解析でRが使われてエコシステムが発展してきたのと同じように、最近ではPythonを取り巻くデータ分析に関するエコシステムが大きくなり、データ分析に関するさまざまな処理をPythonで行えるようになってきています。 2つ目の理由としては、データ処理と集約関数というのは切っ
python の Psycopg を用いて、COPYコマンドを実行する - Qiita
目的 pythonでPostgreSQLにCOPYコマンドを実行します。 psycopgにcopy_from関数があり、非常に簡単に分かりやすく処理することが出来ます。 この記事の作成時の環境 python:2.7.10 postgresql 9.4 PC: MacBook Pro (Retina, 13-inch, Mid 2014) 必要なライブラリ Psycopg http://initd.org/psycopg/ インストールはPIPコマンドでも可能です。 詳しくは http://initd.org/psycopg/docs/install.html サンプルソースコード TSV形式のpythonが実行されているマシン上に配置されているファイルを、PostgreSQLに対して投入します。 import psycopg2 try: # PostgreSQLへ接続 conn = psy
PostgreSQLをPythonからpsycopg2を使っていじる — そこはかとなく書くよん。 ドキュメント
で簡単です。ただ、C関数を作るので、Python.hなどのdevライブラリやgccといっ たツールを事前にインストールしておく必要があります。 簡単な使い方¶ >>> import psycopg2 # コネクション作成 >>> conn = psycopg2.connect("dbname=test host=localhost user=postgres") # カーソル作成 >>> cur = conn.cursor() # SQLコマンド実行 (今回はテーブル作成) >>> cur.execute("CREATE TABLE test (id serial PRIMARY KEY, num integer, data varchar);") # SQLコマンド実行 (プレースホルダー使用。エスケープも勝手にされる) >>> cur.execute("INSERT INTO test
PythonからPostgreSQLにpsycopg2を使って接続する方法 | アシスト
ここ数年、Pythonの人気が高まっています。2016年2月時点では、世界中のインターネット上のドキュメントに多く登場するプログラミング言語を集計したデータを公開しているTIOBE Programming Community の プログラミング言語人気ランキング でもかなり上位に位置しています。 そこで今回はPythonからPostgreSQLへ接続する方法をご紹介します。 PythonからPostgreSQLに接続する場合、"ドライバ"と呼ばれるモジュールを使用します。PostgreSQL用として現在公開されているメジャーなものでは、以下の3つが挙げられます。なお、備考内の"libpq"とはPostgreSQL自体が提供している、クライアントアプリケーション用のC言語のライブラリです。
Python コードから PostgreSQL に可変な SQL 文を投げてみた | DevelopersIO
こんにちは、みかみです。 はじめに やりたいこと Python コードと SQL 文を分離したい テーブル名や指定条件などを動的にしてクエリを発行したい Python から可変な SQL を投げるにはどんな方法（ライブラリ）があるのか知りたい 確認環境 OS：Windows10（Mac VMware Fusion） Python：3.6.0 PostgreSQL：9.6.1（環境変数に PGPASSWORD 設定済み） 確認用データ準備 id と name カラムを持つ test テーブルを作成し、データを insert しました。 postgres=# create table test(id int, name varchar(20)); CREATE TABLE postgres=# \d test テーブル "public.test" 列 | 型 | 修飾語 ------+----
PostgreSQL
SQLiteとは違い、いわゆる本格的なデータベースの一つであるPostgreSQLの例です。Pythonに対応したPostgreSQLドライバは数種類ありますが、本サイトではpsycopg2を使用します。 ドライバのインストール 下記コマンドを入力しpsycopg2をインストールしてください。 ※これはpipがインストールされていることを前提としています。インストールしていない場合はpipの使い方とインストールを参照してください。 pip install psycopg2 insertサンプル データ登録は次のように行います。 import psycopg2 connector = psycopg2.connect( host='localhost', database='pdb', user='pgusr', password='pgpsw', ) cursor = connector.
initd.org psycopg1
Psycopg is the most popular PostgreSQL adapter for the Python programming language. Its core is a complete implementation of the Python DB API 2.0 specifications. Several extensions allow access to many of the features offered by PostgreSQL. The psycopg3 project is currently under active development. Sponsoring this project will help achieve swift completion and ensure the maintenance of psycopg2,
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DB データベース からデータ取得する際に、お目当ての機械学習 処理を行った結果の数値をSQLの返り値として取得する方法 ～ PostgreSQL（PL/pgSQL）定義関数内に、Python機械学習ライブラリ import宣言 含むPythonスクリプトを埋め込むやり方 - Qiita
Create a Postgres database using python
postgres - cannot drop database using psycopg2
copy data from csv to postgresql using python