SQLAlchemy ORM を使って、Python でREST のデータに連携する方法

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 REST は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで REST にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、REST のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でREST 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。

1. REST 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
2. Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにREST のデータを連携
3. 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REST 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REST 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、REST のデータに連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("rest///?DataModel=Relational&URI=C:/people.xml&Format=XML")

データソースへの認証については、データプロバイダーのヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください: データプロバイダーはREST API を双方向データベーステーブルとして、XML/JSON ファイル（ローカルファイル、一般的なクラウドサービスに保存されているファイル、FTP サーバー）を読み取り専用のビューとしてモデル化します。HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、FTP などの主要な認証スキームがサポートされています。認証についての詳細は、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

URI を設定し、認証値を指定したら、Format を"XML" または"JSON" に設定して、データ表現をデータ構造により厳密に一致させるようにDataModel を設定します。

DataModel プロパティは、データをどのようにテーブルに表現するかを制御するプロパティで、以下の基本的な設定を切り替えます。

• Document （デフォルト）：REST データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。データプロバイダーはネストされたエレメントをデータの集計として返します。
• FlattenedDocuments：ネストされたドキュメントとその親を単一テーブルとして暗黙的に結合します。
• Relational：階層データから個々の関連テーブルを返します。テーブルには、親ドキュメントにリンクする主キーと外部キーが含まれます。

リレーショナル表現の構成について詳しくは、「REST データのモデル化」を参照してください。次の例で使用されているサンプルデータもあります。データには、人、所有している車、およびそれらの車で行われたさまざまなメンテナンスサービスのエントリが含まれています。The data includes entries for people, the cars they own, and various maintenance services performed on those cars.

REST 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、people 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 people(base):
	__tablename__ = "people"
	[ personal.name.first ] = Column(String,primary_key=True)
	[ personal.name.last ] = Column(String)
	...

REST 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("rest///?DataModel=Relational&URI=C:/people.xml&Format=XML")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(people).filter_by([ personal.name.last ]="Roberts"):
	print("[ personal.name.first ]: ", instance.[ personal.name.first ])
	print("[ personal.name.last ]: ", instance.[ personal.name.last ])
	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

people_table = people.metadata.tables["people"]
for instance in session.execute(people_table.select().where(people_table.c.[ personal.name.last ] == "Roberts")):
	print("[ personal.name.first ]: ", instance.[ personal.name.first ])
	print("[ personal.name.last ]: ", instance.[ personal.name.last ])
	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。

REST のデータの挿入（INSERT）

REST 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、REST にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = people([ personal.name.first ]="placeholder", [ personal.name.last ]="Roberts")
session.add(new_rec)
session.commit()

REST のデータを更新（UPDATE）

REST 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、REST にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(people).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.[ personal.name.last ] = "Roberts"
session.commit()

REST のデータを削除（DELETE）

REST 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(people).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

REST 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。