Python – 페이지 2

import re text = '안녕하세요. 문의드릴 것이 있어서 연락드렸습니다. 제 연락처는 010-1234-1234 / thenewth@gmail.com 입니다. 연락가능 하실때 연락 부탁 드립니다. 감사합니다.' phoneRegular = "\d{2,3}-\d{3,4}-\d{4}" emailReqular = "(\w+\.)*\w+@(\w+\.)+[A-Za-z]+" phonePattern = re.compile(phoneRegular) emailPattern = re.compile(emailReqular) #Masking 문자 대신 공백을 사용하면 민감정보 표시 자체를 삭제 할 수 있다. redactedPhoneText = re.sub(phonePattern, "***-****-****", text) redactedEmailText = re.sub(emailPattern , "****@****.***", text) #전화번호 정보 masking 결과 확인 print(redactedPhoneText) #이메일 정보 masking 결과 확인 print(redactedEmailText)

Python에서 MS-SQL을 사용하려면 일단, MS-SQL DB를 지원하는 Python 모듈을 설치해야 한다. MS-SQL에 대한 모듈은 크게 pyodbc와 pymssql 두가지가 있는데 여기서는 pymssql을 사용 할 것이다.

(DB에 관련된 모듈은 무수히 많은 것들이 있다. 참고: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/)

다음과 같이 pymssql을 설치한다.

(설치 방법은 Ubuntu Linux대상 이다. 다른 OS를 사용하는 경우는 여기를 참고하면 된다.)

$ apt-get --assume-yes update
$ apt-get --assume-yes install freetds-dev freetds-bin
$ pip install pymssql

이제 Python에서 설치한 모듈을 가지고 MS-SQL에 접근해 보자.

import json
import pymssql 

#[Tip]json 문자열을 환경변수 파일로 저장하여 사용한다면 서버정보를 노출 하지 않을 수 있다.
json_string = 
'{
    "host":"Server Address",
    "port":1433,
    "user":"User ID@Server Name",
    "password":"P@ssW0rd",
    "database":"Database Name"
}'
json_data = json.load(json_string)

#pymssql 모듈을 이용하여 Connection 생성을 한다.
conn = pymssql.connect(host=json_data['host'], port=json_data['port'], user=json_data['user'], password=json_data['password'], database=json_data['database'])

여기까지 하면 MS-SQL서버에 접근(Connection 완료) 한 것이다.
다음으로 Select query문을 실행하여 데이터를 가져와 보자.

#Connection으로부터 cursor 생성
cursor = conn.cursor() 

#Select Query 실행
cursor.execute('select * from [Target Table Name]') 

#결과 데이터를 데이터프레임에 저장
df = pd.DataFrame(cursor.fetchall())

#실행이 끝나면 항상 연결 객체를 닫아 주어야 한다.
conn.close()

잘 실행 되었다면 결과를 담은 데이터프레임을 출력 해보자.

#결과 출력
print(df)

실행한 Select Query한 결과를 확인 할 수 있을 것이다.

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Python redact sensitive information in text

Python connect to MS-SQL with pymssql