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SQLAlchemy ORM を使って、Python でIBM Informix 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IBM Informix 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IBM Informix 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 Informix 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 Informix にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、IBM Informix のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でIBM Informix に連携して、データを取得、、更新、挿入、削除 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。
- IBM Informix 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IBM Informix 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IBM Informix 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IBM Informix 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、IBM Informix のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("informix///?Server=10.0.1.2&Port=50000&User=admin&Password=admin&Database=test")
以下のプロパティを設定してIBM Informix に接続します。
- Server：IBM Informix を実行しているサーバーの名前に設定。
- Port：IBM Informix サーバーがリッスンしているポートに設定。
- Database：IBM Informix データベースの名前に設定。
- User：データベースへのアクセスを許可されたユーザーのユーザー名に設定。
- Password：データベースへのアクセスを許可されたユーザーのパスワードに設定。
IBM Informix 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、Books 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 Books(base): __tablename__ = "Books" Id = Column(String,primary_key=True) Price = Column(String) ...
IBM Informix 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("informix///?Server=10.0.1.2&Port=50000&User=admin&Password=admin&Database=test")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Books).filter_by(Category="US"):
print("Id: ", instance.Id)
print("Price: ", instance.Price)
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
Books_table = Books.metadata.tables["Books"]
for instance in session.execute(Books_table.select().where(Books_table.c.Category == "US")):
print("Id: ", instance.Id)
print("Price: ", instance.Price)
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。
IBM Informix のデータの挿入（INSERT）
IBM Informix のデータへの挿入には、マップされたクラスのインスタンスを定義し、アクティブな session に追加します。commit 関数を呼び出して、IBM Informix にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = Books(Id="placeholder", Category="US") session.add(new_rec) session.commit()
IBM Informix のデータを更新（UPDATE）
IBM Informix のデータの更新には、更新するレコードをフィルタクエリとともにフェッチします。そして、フィールドの値を変更し、セッションでcommit 関数を呼んで、IBM Informix にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(Books).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.Category = "US" session.commit()
IBM Informix のデータを削除（DELETE）
IBM Informix のデータの削除には、フィルタクエリと一緒に対象となるレコードをフェッチします。そして、アクティブsession でレコードを削除し、セッションでcommit 関数を呼び出して、該当するレコードの削除を実行します。
deleted_rec = session.query(Books).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() session.delete(deleted_rec) session.commit()
IBM Informix 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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