create_database.py - master - kamball/lab9

create_database.py
107 строк4 KB
kambal23123
first_commit
20 дек 2025, 14:01
20 дек 2025, 14:01db7f9a0
import sqlite3
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

def create_employees_database():
    """Создаем базу данных с таблицей employees"""
    
    # Подключаемся к базе данных (создаст файл если его нет)
    conn = sqlite3.connect('employees.db')
    cursor = conn.cursor()
    
    # Создаем таблицу employees
    cursor.execute('''
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS employees (
            id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
            name TEXT NOT NULL,
            age INTEGER,
            salary REAL,
            department TEXT,
            experience_years INTEGER,
            salary_category TEXT,
            hire_date TEXT
        )
    ''')
    
    # Генерируем тестовые данные
    np.random.seed(42)  # для воспроизводимости
    
    departments = ['IT', 'HR', 'Finance']
    salary_categories = ['Низкая', 'Средняя', 'Высокая']
    
    employees_data = []
    for i in range(100):
        name = f"Сотрудник {i+1}"
        age = np.random.randint(22, 65)
        salary = np.random.randint(30000, 100000)
        department = np.random.choice(departments)
        experience_years = np.random.randint(0, 40)
        
        # Определяем категорию зарплаты
        if salary < 50000:
            salary_category = 'Низкая'
        elif salary < 60000:
            salary_category = 'Средняя'
        else:
            salary_category = 'Высокая'
        
        # Генерируем дату приема на работу
        hire_year = 2020 - experience_years
        hire_date = f"{hire_year}-{np.random.randint(1, 13):02d}-{np.random.randint(1, 28):02d}"
        
        employees_data.append((
            name, age, salary, department, 
            experience_years, salary_category, hire_date
        ))
    
    # Вставляем данные с некоторыми проблемами для тестирования
    # Добавляем несколько проблемных записей
    problematic_data = [
        ("", 25, 45000, "IT", 2, "Низкая", "2021-05-15"),  # пустое имя
        ("Сотрудник Проблемный", 200, 50000, "IT", 5, "Средняя", "2018-03-20"),  # нереальный возраст
        ("Сотрудник Отрицательный", 30, -1000, "HR", -2, "Низкая", "2020-01-10"),  # отрицательная зарплата и опыт
        ("Сотрудник Неизвестный", 35, 55000, "Unknown", 8, "Средняя", "2015-07-30"),  # неизвестный департамент
        ("Сотрудник Несоответствие", 40, 70000, "Finance", 12, "Низкая", "2011-11-05"),  # несоответствующая категория
    ]
    
    all_data = employees_data + problematic_data
    
    # Вставляем данные
    cursor.executemany('''
        INSERT INTO employees (name, age, salary, department, experience_years, salary_category, hire_date)
        VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
    ''', all_data)
    
    # Сохраняем изменения и закрываем соединение
    conn.commit()
    conn.close()
    
    print("✅ База данных employees.db успешно создана!")
    print(f"📊 Добавлено {len(all_data)} записей в таблицу employees")
    
    # Проверяем данные
    check_database()

def check_database():
    """Проверяем созданную базу данных"""
    conn = sqlite3.connect('employees.db')
    
    # Проверяем таблицы
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")
    tables = cursor.fetchall()
    print(f"📋 Таблицы в базе данных: {[table[0] for table in tables]}")
    
    # Проверяем данные в employees
    df = pd.read_sql('SELECT * FROM employees', conn)
    print(f"👥 Всего сотрудников: {len(df)}")
    print(f"📊 Структура данных:")
    print(df.info())
    print("\n📈 Статистика по числовым полям:")
    print(df[['age', 'salary', 'experience_years']].describe())
    
    conn.close()

if __name__ == "__main__":
    create_employees_database()