빠른 시작 ========== Atio를 사용하여 안전한 파일 쓰기를 시작해보세요. 기본 사용법 ---------- 가장 간단한 사용법부터 시작해보겠습니다: .. code-block:: python import atio import pandas as pd # 샘플 데이터 생성 df = pd.DataFrame({ "name": ["Alice", "Bob", "Charlie"], "age": [25, 30, 35], "city": ["Seoul", "Busan", "Incheon"] }) # 안전한 파일 쓰기 atio.write(df, "users.parquet", format="parquet") 이 코드는 다음과 같은 안전장치를 제공합니다: - ✅ 임시 파일에 먼저 저장 - ✅ 저장 완료 후 원자적으로 파일 교체 - ✅ 실패 시 원본 파일 보존 - ✅ `_SUCCESS` 플래그 파일 생성 다양한 형식 지원 --------------- Atio는 다양한 데이터 형식을 지원합니다: .. code-block:: python # CSV 형식 atio.write(df, "users.csv", format="csv", index=False) # Excel 형식 atio.write(df, "users.xlsx", format="excel", sheet_name="Users") # JSON 형식 atio.write(df, "users.json", format="json", orient="records") # Parquet 형식 (권장) atio.write(df, "users.parquet", format="parquet") 진행률 표시 ---------- 대용량 데이터 처리 시 진행률을 확인할 수 있습니다: .. code-block:: python # 진행률 표시 활성화 atio.write(large_df, "big_data.parquet", format="parquet", show_progress=True) 성능 모니터링 ------------ 상세한 성능 정보를 확인하려면: .. code-block:: python # 성능 정보 출력 atio.write(df, "data.parquet", format="parquet", verbose=True) Polars DataFrame 지원 ------------------- Polars DataFrame도 지원합니다: .. code-block:: python import polars as pl # Polars DataFrame 생성 polars_df = pl.DataFrame({ "a": [1, 2, 3], "b": [4, 5, 6] }) # Polars DataFrame 저장 atio.write(polars_df, "data.parquet", format="parquet") 데이터베이스 저장 --------------- SQL 데이터베이스에 직접 저장할 수도 있습니다: .. code-block:: python from sqlalchemy import create_engine # 데이터베이스 연결 engine = create_engine('postgresql://user:password@localhost/dbname') # 데이터베이스에 저장 atio.write(df, format="sql", name="users", con=engine, if_exists="replace") 스냅샷 기능 ---------- 데이터 버전 관리를 위한 스냅샷 기능: .. code-block:: python # 스냅샷 생성 atio.write_snapshot(df, "users", format="parquet") # 스냅샷 읽기 df = atio.read_table("users", snapshot_id="latest") # 오래된 스냅샷 정리 atio.expire_snapshots("users", days=30) 다음 단계 -------- - :doc:`api` - 전체 API 참조 - :doc:`examples` - 고급 사용 예제 - :doc:`installation` - 설치 가이드