빠른 시작

Atio를 사용하여 안전한 파일 쓰기를 시작해보세요.

기본 사용법

가장 간단한 사용법부터 시작해보겠습니다:

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:

# 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:

# 진행률 표시 활성화
atio.write(large_df, "big_data.parquet", format="parquet", show_progress=True)

성능 모니터링

상세한 성능 정보를 확인하려면:

# 성능 정보 출력
atio.write(df, "data.parquet", format="parquet", verbose=True)

Polars DataFrame 지원

Polars DataFrame도 지원합니다:

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:

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:

# 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