ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
詳細はこちら →CData
こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
Pythonエコシステムには、多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。CData Python Connector for Airtable は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Airtable にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Airtable データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でAirtable に連携して、データを取得、 する方法を説明します。
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
CData Python Connectors では、1.データソースとしてAirtable の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします:
pip install sqlalchemy
モジュールのインポートを忘れずに行います:
import sqlalchemy
次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Airtable データに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("airtable///?APIKey=keymz3adb53RqsU&BaseId=appxxN2fe34r3rjdG7&TableNames=TableA,...&ViewNames=TableA.ViewA,...")
Airtable への接続には、APIKey、BaseId、TableNames のプロパティが必須です。ViewNames は任意項目でテーブルのビューを指定することができます。
接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、SampleTable_1 テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド(カラム)を定義します。
base = declarative_base() class SampleTable_1(base): __tablename__ = "SampleTable_1" Id = Column(String,primary_key=True) Column1 = Column(String) ...
マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。
engine = create_engine("airtable///?APIKey=keymz3adb53RqsU&BaseId=appxxN2fe34r3rjdG7&TableNames=TableA,...&ViewNames=TableA.ViewA,...") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(SampleTable_1).filter_by(Column1="Value1"): print("Id: ", instance.Id) print("Column1: ", instance.Column1) print("---------")
ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。
SampleTable_1_table = SampleTable_1.metadata.tables["SampleTable_1"] for instance in session.execute(SampleTable_1_table.select().where(SampleTable_1_table.c.Column1 == "Value1")): print("Id: ", instance.Id) print("Column1: ", instance.Column1) print("---------")
より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。
このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。
日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。