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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 API は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで PORTERS にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、PORTERS のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でPORTERS 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PORTERS 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、PORTERS のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("api///?Profile=C:\profiles\HRBC.apip&ProfileSettings='Partition=5226&AppID=my_app_id&AppSecret=my_app_secret&'InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
PORTERS(HRBC)に接続するには、PORTERS のAppID とAppSecret が必要です。AppID とAppSecret はPORTERS サポートチームに依頼して取得できます。これらのプロパティを取得したら、ProfileSettings 接続プロパティに設定してください。
次に、プロファイルをダウンロードしてドライバーがアクセス可能な場所に配置します。こちらからプロファイルをダウンロードして、「C:/profiles/」 などに設置してください。
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、BoardList 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 BoardList(base): __tablename__ = "BoardList" Name = Column(String,primary_key=True) Description = 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("api///?Profile=C:\profiles\HRBC.apip&ProfileSettings='Partition=5226&AppID=my_app_id&AppSecret=my_app_secret&'InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(BoardList).filter_by(BoardId="1"): print("Name: ", instance.Name) print("Description: ", instance.Description) 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。
BoardList_table = BoardList.metadata.tables["BoardList"] for instance in session.execute(BoardList_table.select().where(BoardList_table.c.BoardId == "1")): print("Name: ", instance.Name) print("Description: ", instance.Description) 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。