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SQLAlchemy ORM を使って、Python でNeo4J 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Neo4J 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Neo4J 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 Neo4j は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Neo4J にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Neo4J のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でNeo4J 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。
- Neo4J 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Neo4J 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Neo4J 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Neo4J 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、Neo4J のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("neo4j///?Server=localhost&Port=7474&User=my_user&Password=my_password")
Neo4j に接続するには、次の接続プロパティを設定します。
- Server：Neo4j インスタンスをホスティングしているサーバー。
- Port：Neo4j サービスが稼働しているポート。プロバイダーは、デフォルトでHTTP (7474) ポートに接続します。
- User：Neo4j インスタンスを使用しているユーザーのユーザー名。
- Password：Neo4j インスタンスを使用しているユーザーのパスワード。
- Database：Neo4j インスタンスで対象とするデータベース。デフォルトは"neo4j" です。
Neo4J 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、ProductCategory 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 ProductCategory(base): __tablename__ = "ProductCategory" CategoryId = Column(String,primary_key=True) CategoryName = Column(String) ...
Neo4J 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("neo4j///?Server=localhost&Port=7474&User=my_user&Password=my_password")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(ProductCategory).filter_by(CategoryOwner="CData Software"):
print("CategoryId: ", instance.CategoryId)
print("CategoryName: ", instance.CategoryName)
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
ProductCategory_table = ProductCategory.metadata.tables["ProductCategory"]
for instance in session.execute(ProductCategory_table.select().where(ProductCategory_table.c.CategoryOwner == "CData Software")):
print("CategoryId: ", instance.CategoryId)
print("CategoryName: ", instance.CategoryName)
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。
Neo4J 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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