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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 IBMCloudObjectStorage は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで IBM Cloud Object Storage にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、IBM Cloud Object Storage のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でIBM Cloud Object Storage 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IBM Cloud Object Storage 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、IBM Cloud Object Storage のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("ibmcloudobjectstorage///?ApiKey=myApiKey&CloudObjectStorageCRN=MyInstanceCRN&Region=myRegion&OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=myOAuthClientSecret")
Cloud Object Storage に接続する前に、Cloud Object Storage インスタンスを登録してCloud Object Storage API キーとCRN を取得していきます。
IBM Cloud アカウントにCloud Object Storage がまだない場合は、以下の手順に従ってアカウントにSQL Query のインスタンスをインストールできます。
API キーは以下の手順で取得できます。
デフォルトでは、CData 製品はCloud Object Storage CRN を自動で取得します。ただし、複数のアカウントがある場合は、CloudObjectStorageCRN を明示的に指定する必要があります。この値は、次の2つの方法で取得できます。
これで準備は完了です。以下の接続プロパティを設定してください。
プロパティを設定したら、これで接続設定は完了です。
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、Objects 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 Objects(base): __tablename__ = "Objects" Key = Column(String,primary_key=True) Etag = 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("ibmcloudobjectstorage///?ApiKey=myApiKey&CloudObjectStorageCRN=MyInstanceCRN&Region=myRegion&OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=myOAuthClientSecret") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(Objects).filter_by(Bucket="someBucket"): print("Key: ", instance.Key) print("Etag: ", instance.Etag) 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。
Objects_table = Objects.metadata.tables["Objects"] for instance in session.execute(Objects_table.select().where(Objects_table.c.Bucket == "someBucket")): print("Key: ", instance.Key) print("Etag: ", instance.Etag) 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。