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SQLAlchemy ORM を使って、Python でSendGrid 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SendGrid 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SendGrid 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 SendGrid は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで SendGrid にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、SendGrid のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でSendGrid 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。
- SendGrid 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SendGrid 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SendGrid 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SendGrid 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、SendGrid のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("sendgrid///?User=admin&Password=abc123")
SendGrid への接続をして、機能を利用するには、User およびPassword 接続プロパティを指定します。
制限された機能への接続には、APIKey 接続プロパティを代わりに設定します。詳しくは、ヘルプドキュメントの「Sendgrid への接続」を参照してください。
SendGrid 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、AdvancedStats 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 AdvancedStats(base): __tablename__ = "AdvancedStats" Name = Column(String,primary_key=True) Clicks = Column(String) ...
SendGrid 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("sendgrid///?User=admin&Password=abc123")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(AdvancedStats).filter_by(Type="Device"):
print("Name: ", instance.Name)
print("Clicks: ", instance.Clicks)
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
AdvancedStats_table = AdvancedStats.metadata.tables["AdvancedStats"]
for instance in session.execute(AdvancedStats_table.select().where(AdvancedStats_table.c.Type == "Device")):
print("Name: ", instance.Name)
print("Clicks: ", instance.Clicks)
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。
SendGrid のデータの挿入（INSERT）
SendGrid 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、SendGrid にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = AdvancedStats(Name="placeholder", Type="Device") session.add(new_rec) session.commit()
SendGrid のデータを更新（UPDATE）
SendGrid 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、SendGrid にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(AdvancedStats).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.Type = "Device" session.commit()
SendGrid のデータを削除（DELETE）
SendGrid 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(AdvancedStats).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() session.delete(deleted_rec) session.commit()
SendGrid 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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