Python 을 사용하면서 이래 저래 많은 툴들을 많들어서 사용하는 중입니다. 

프로그램을 만들시 파라미터들은 보통 argument 에서 받고 했었는데 

파라미터가 매우 많다면 이런 값들은 파일을 통해 받게 만들곤 합니다. 

이런 파라미터 들은 보통 key : value 의 쌍으로 저장하곤 하는데 

이럴때 XML 을 많이 사용해 왔었습니다. 

그런데 XML 은 테그로 구성되다 보니 같은 내용이더라도 복잡해 보이더군요. 즉 가독성이 떨어진다는 생각이 들었습니다. 

그래서 요즘은 json 을 사용하고 있습니다. 

json 파일은 Python 에서 너무 쉽게 다음과 같이 파일을 load 할 수 있습니다. 

import json

with open(jsonFile) as data_file:
     Topology = json.load(data_file)


json 파일을 formatting 하고 싶은 경우에는 아래 주소의 사이트를 추천 합니다.


위 사이트에서는 json 파일을 XML, CSV, YAML 과 같은 형태로 변환 할 수 있으며 사람이 보기 좋게 Formatting 도 해주고 전달하기 좋게 Minify 도 해 줍니다.

이렇게 변환 된 Code 는 파일로 다운로드해서 사용 할 수 있습니다.


데이터 베이스를 사용하다 보면 정상적으로 동작하는지 테스트를 하는 과정이 필요한데요~

 

테스트를 하기 위해서는 테스트 데이터를 insert 해야 할 텐데~

 

각 필드에 맞게 랜덤하게 데이터를 생성하는 것도 참 귀찮은 일입니다.

 

그래서 데이터베이스의 테스트 데이터를 생성하는 방법에 대해 검색 해 보니 아래 주소의 사이트가 나오더군요.

 

http://www.generatedata.com/

 

위 사이트에서 데이터 생성을 할 수 있지만 100 개 정도의 데이터만 생성 할 수 있는 등 제약 사항 들이 좀 있더군요.

 

하지만 http://www.generatedata.com/ 은 소스코드를 다운로드 받아서 자신의 서버에 설치하면 제약 없이 사용 할 수 있다는 군요. 서버 설치 방법은 아래 주소에 설명 되어 있습니다.

 

http://benkeen.github.io/generatedata/install.html

 

저는 어차피 그리 많은 데이터는 필요 없어서 간단하게 http://www.generatedata.com/ 을 그냥 사용하는데요~

 

아래 그림과 같이~ 각 column 의 이름과 타입을 정해 주고~ 기본적으로 4개의 column 을 설정 할 수 있는데~ 추가를 할거면 아래 그림에서와 같이 Add 를 눌러서 추가 하시면 됩니다.

 

SQL 뿐만 아니라 Excel, CSV, JSON, XML, HTML 형태로도 생성이 가능하더군요.

 

SQLite, MySQL, Oracle, Postgres 에 대해 테스트 데이터를 생성할 수 있고 설정을 다 마쳤으면~ 우측 하단의 generate 버튼을 누르면 됩니다.

 

위 화면의 설정에 따라 SQL 파일로도 떨궈주고~ 또는 새로운 페이지에서 아래 그림과 같이 INSERT 쿼리를 생성되게도 할 수 있더군요.



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