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SQLAlchemy ORM を使って、Python でAirtable のデータに連携する方法
CData Python Connector を使って、Python アプリケーションおよびスクリプトからSQLAlchemy 経由でAirtable にOR マッピング可能に。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるAirtable 連携のシナリオ
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 の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 の特徴
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
- Airtable をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
- Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにAirtable のデータを連携
- ノーコードでの手軽な接続設定
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。
必要なモジュールのインストール
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
Python でAirtable のデータをモデル化
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 のデータに連携する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。
- APIKey : アカウントのAPI Key。取得には、アカウントにログインして、API セクションで「Generate API Key」をクリックします。
- BaseId : ベースのId。取得には、APIKey と同じ場所で、「Airtable API」をクリックするか、https://airtable.com/api に進み、ベースを選択します。"The ID of this base is appxxN2ftedc0nEG7." というメッセージがIntroduction セッションで表示されます。
- TableNames : 選択されたベースのテーブル名のカンマ区切りのリスト。UI で見られるテーブル名と同じです。
- ViewNames : table.view 形式のビューのカンマ区切りのリスト。UI でみられるビュー名と同じです。
Airtable のデータのマッピングクラスの宣言
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) ...
Airtable のデータをクエリ
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。
query メソッドを使う
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。
execute メソッドを使う
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。
Airtable からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください
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。
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