Simplificando a inserção de dados em um banco PostgreSQL com o uso do Python: trabalhando na eficiência e gestão de uma base de dados automatizando a população em um banco de dados.

O cenário atual os dados são extremamente valiosos, a capacidade de lidar eficazmente com eles é crucial tanto para pesquisadores quanto para empresas. No entanto, a manipulação de dados pode se tornar uma tarefa complexa, especialmente ao lidar com volumes de dados variados e ao inseri-los em bases de dados (DB), como o PostgreSQL. A inserção de dados em um banco de dados pode ser uma tarefa que demanda tempo e recursos significativos. A necessidade de automatizar esse processo surge da complexidade e da dificuldade em lidar manualmente. A inserção manual de dados em um banco de dados, pode ser propensa a erros e ineficiências. Isso pode resultar em atrasos e dificuldades na utilização eficaz dos dados para análises e tomadas de decisão. Este trabalho tem como objetivo apresentar um método eficiente de inserção de dados em um banco de dados PostgreSQL, utilizando as bibliotecas da linguagem de programação Python. A proposta é desenvolver soluções via scripts que simplifiquem e otimizem o processo de inserção de dados. Utilizando a metodologia qualitativa de estudo de caso, foram analisadas as melhores bibliotecas e ferramentas disponíveis para automação da inserção de dados. Com base nessa pesquisa, foram desenvolvidas soluções utilizando as bibliotecas Pandas e SQLAlchemy. Um estudo comparativo entre inserção manual e automatizada demonstrou os benefícios da automação, destacando sua indispensabilidade para uma inserção eficiente de dados. Este estudo ressalta a importância de adotar métodos automatizados para a gestão de dados, fornecendo uma base para futuras pesquisas e práticas relacionadas à manipulação de dados.

In the current scenario, data is extremely valuable, and the ability to handle it effectively is crucial for both researchers and companies. However, data manipulation can become a complex task, especially when dealing with various volumes of data and inserting them into databases (DB), such as PostgreSQL. Data insertion into a database can be a task that demands significant time and resources. The need to automate this process arises from the complexity and difficulty of manually handling large volumes of data. Manual data insertion into a database can be prone to errors and inefficiencies. This can result in delays and difficulties in effectively using the data for analysis and decision-making. This work aims to present an efficient method of data insertion into a PostgreSQL database using Python programming language libraries. The proposal is to develop solutions via scripts that simplify and optimize the data insertion process. Using the qualitative methodology of case study, the best libraries and tools available for automating data insertion were analyzed. Based on this research, solutions were developed using the Pandas and SQLAlchemy libraries. A comparative study between manual and automated insertion demonstrated the benefits of automation, highlighting its indispensability for efficient data insertion. This study emphasizes the importance of adopting automated methods for data management, providing a foundation for future research and practices related to data manipulation.