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SQLAlchemy ORM を使って、Python でAzure Analysis Services 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Azure Analysis Services 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Azure Analysis Services 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 AAS は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Azure Analysis Services にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Azure Analysis Services のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でAzure Analysis Services 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。
- Azure Analysis Services 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Azure Analysis Services 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Azure Analysis Services 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Azure Analysis Services 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、Azure Analysis Services のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("aas///?URL=asazure://REGION.asazure.windows.net/server&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
Azure Analysis Services（AAS）接続プロパティの取得・設定方法
接続するには、認証に加えて、Url プロパティを有効なAzure Analysis Services サーバー（例えばasazure://southcentralus.asazure.windows.net/server）に設定します。必要に応じて、Database プロパティを設定して、サーバー上のどのAzure データベースに接続するかを指定できます。
Azure Analysis Services はOAuth 認証標準を使用します。CData 製品では組込みOAuth が利用できるので、接続プロパティを設定することなく接続を試行するだけで、ブラウザ経由でAAS に認証できます。詳しい設定方法については、ヘルプドキュメントの「Azure Analysis Services への認証」セクションを参照してください。
Azure Analysis Services 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、Customer 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 Customer(base): __tablename__ = "Customer" Country = Column(String,primary_key=True) Education = Column(String) ...
Azure Analysis Services 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("aas///?URL=asazure://REGION.asazure.windows.net/server&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Customer).filter_by(Country="Australia"):
print("Country: ", instance.Country)
print("Education: ", instance.Education)
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
Customer_table = Customer.metadata.tables["Customer"]
for instance in session.execute(Customer_table.select().where(Customer_table.c.Country == "Australia")):
print("Country: ", instance.Country)
print("Education: ", instance.Education)
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。
Azure Analysis Services 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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