sql_uploader and practier

app.py

@@ -0,0 +1,21 @@
+import streamlit as st
+from streamlit import config
+import make_db
+#import text2sql
+import sql_training
+
+
+# 페이지 설정
+#st.set_page_config(page_title='text2sql', layout = 'wide')
+
+PAGES = {
+    'Excel to DataBase': make_db,
+    'SQL Training' : sql_training,
+#    'Text2SQL' : text2sql
+}
+
+st.sidebar.title('메뉴')
+selection = st.sidebar.radio('Go to', list(PAGES.keys()))
+
+page = PAGES[selection]
+page.app()

make_db.py

@@ -0,0 +1,81 @@
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import sqlite3
+import os
+from datetime import datetime
+
+
+def app():
+    st.title('Excel to DataBase')
+    st.write('엑셀을 넣어 데이터베이스를 만들어봅시다.')
+    file_name = st.text_input('파일명 지정하기')
+    # 엑셀 파일 업로드
+    uploaded_file = st.file_uploader('Choose an Excel file', type = ['xlsx','xls','csv'])
+
+    if uploaded_file is not None:
+        # 엑셀 파일을 데이터프레임으로 변환
+        try:
+            df = pd.read_csv(uploaded_file)
+            
+        except:
+            df = pd.read_excel(uploaded_file)
+            
+            
+        # 각 열에 대한 데이터 타입 선택 옵션 제공
+        data_types = {'object': 'String (TEXT)',
+                      'float' : 'Float (REAL)',
+                      'int' : 'Integer (INT)',
+                      'datetime': 'Datetime (TEXT)',
+                      'bool' : 'Bool',
+                    }
+        selected_data_types = {}
+        for column in df.columns:
+            data_type = st.selectbox(f"SELECT data type for column '{column}'",
+                            options = list(data_types.keys()),
+                            format_func = lambda x : data_types[x],
+                            key = column)
+            selected_data_types[column] = data_type
+        # 원래 int / float 것들 중에서 object 로 변환해야 할 것들은  object 로 바꾸어주기
+        if st.button('데이터 변환하고 저장하기'):
+            for column, data_type in selected_data_types.items():
+                if data_type == 'float':
+                    try:
+                        df[column] = df[column].str.replace(',','')
+                    except:
+                        continue
+                    df[column] = pd.to_numeric(df[column], errors = 'coerce')
+                elif data_type == 'int':
+                    try:
+                        df[column] = df[column].str.replace(',','')
+                    except:
+                        continue
+                    df[column] = pd.to_numeric(df[column].str.replace(',',''), errors = 'coerce').fillna(0).astype(int)
+                elif data_type == 'datetime':
+                    df[column] = pd.to_datetime(df[column], errors = 'coerce')
+                elif data_type == 'bool':
+                    df[column] = df[column].astype(bool)
+                elif data_type == 'object':
+                    if df[column].dtypes == float or df[column].dtypes == int:
+                        df[column] = df[column].astype(str).str.replace('.0','')
+                    else:
+                        df[column] = df[column]
+                    
+            next = True
+        
+        
+            if next:
+                # sql lite 데이터베이스 연결 및 생성
+                conn = sqlite3.connect(file_name)
+                c = conn.cursor()
+                
+                # 데이터프레임을 SQL테이블로 변환
+                
+                df.to_sql(f'{file_name}', conn, dtype = selected_data_types, if_exists = 'replace', index = False)
+                
+                st.success(f'파일은 성공적으로 데이터베이스로 저장되었습니다. 데이터베이스명 [{file_name}]')
+
+                # 연결 종료
+                conn.close()
+
+
+           

requirements.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+streamlit
+google-generativeai
+python-dotenv
+openpyxl
+pandas

sql_training.py

@@ -0,0 +1,30 @@
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import sqlite3
+from datetime import datetime
+
+def app():
+    st.title('SQL Training')
+    st.write('SQL 연습을 해봅시다.')
+    file_name = st.text_input('file name:', )
+    
+    # 엑셀 파일 업로드
+
+    
+    user_query = st.text_area('Enter your SQL query:', height = 100)
+    if st.button('쿼리 실행'):
+        try: 
+            # 쿼리 실행 및 결과 출력
+            conn = sqlite3.connect(file_name)
+            c = conn.cursor()
+            query_results = pd.read_sql_query(user_query, conn)
+            if not query_results.empty:
+                st.dataframe(query_results)
+            else:
+                st.write('쿼리는 성공적으로 실행되었습니다. 그러나 결과가 없네요.')
+        except Exception as e:
+            st.error(f'에러가 발생했습니다: {e}')
+        finally:
+            conn.close()
+
+