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SQLAlchemy ORM を使って、Python でPower BI XMLA 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Power BI XMLA 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Power BI XMLA 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 PowerBIXMLA は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Power BI XMLA にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Power BI XMLA のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でPower BI XMLA 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。
- Power BI XMLA 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Power BI XMLA 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Power BI XMLA 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Power BI XMLA 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、Power BI XMLA のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("powerbixmla///?URL=powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/CData&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
Microsoft PowerBIXMLA 接続プロパティの取得・設定方法
接続するには、Workspace プロパティを有効なPowerBIXMLA ワークスペースに設定します（例：CData）。 Power BI Premium 容量のワークスペースのみがサポートされていることに注意してください。Premium 容量のないワークスペースは互換性がありません。
Microsoft PowerBIXMLA への認証
本製品は、さまざまな接続シナリオに対応するため3つの認証方法をサポートしています。Azure AD 認証、Azure サービスプリンシパルのクライアントシークレット認証、Azure サービスプリンシパルの証明書認証です。 認証方法の詳細は、ヘルプドキュメントを参照してください。
Power BI XMLA 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) ...
Power BI XMLA 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("powerbixmla///?URL=powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/CData&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。
Power BI XMLA 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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