Airtable Python Connector

Python からAirtable データを自在に読み・書き・更新

Airtable データをPython ベースのデータアクセス、ビジュアライゼーション、ORM、ETL、AI/ML、カスタムアプリから自在に連携・操作。


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Airtable へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにAirtable をシームレスに統合。 Python や各種ツールからAirtable データに連携できるPython データベース API(DB-API)モジュール。

機能

  • Airtable Standard API V1 に対応
  • 非DB データソースへのパワフルなメタデータクエリで、SQL ライクなデータアクセスを実現
  • クエリ最適化により、可能な限りSQL オペレーションをサーバー側にプッシュし、パフォーマンスを最適化
  • サーバーサイドでサポートされないクエリでも、クライアントサイドのSQL 実行エンジンによりSQL-92 オペレーションを実現
  • Airtable データにリアルタイムアクセス
  • BI、帳票、ETL ツールやカスタムアプリへのシームレスなデータ連携
  • データ集計、複雑なJOIN クエリなどのSQL をフルサポート
  • TLS 1.2、SHA-256、ECC を含むモダンな暗号化技術によるセキュアな通信。

製品仕様

  • Airtable with bi-directional access連携用のPython Database API (DB-API) モジュール。
  • 使い慣れたSQL でAirtable データにアクセス。Airtable に使い慣れたPython Database Connectivity でデータ連携。
  • pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。
  • Airtable Tables をシンプルなコマンドラインで探索!
  • データ、パラメータ、メタデータでUnicode をフルサポート。


CData Python Connectors の紹介動画

CData Python Connectors の基本的な使い方を紹介する動画でシンプルかつパワフルな連携をご覧ください。

WPython Connector 動画を見る

Python からAirtable にデータ連携

サポートされたデータソースにわたり統一されたSQL アクセスを実現するPyton Connector


  • Python からAirtable への標準連携

    Airtable データに以下のPython ベースのフレームワークから連携を実現:


    • データ分析/ビジュアライゼーション:Jupyter Notebook、pandas、Matplotlib
    • ORM:SQLAlchemy、SQLObject、Storm
    • ウェブアプリケーション:Dash、Django
    • ETL:Apache Airflow、Luigi、Bonobo、Bubbles、petl
  • Python 標準ツールへの統合

    Airtable Connector は、Anaconda、Visual Studio Python IDE、PyCharm などの人気のデータサイエンスおよび開発ツールに統合して利用可能です。

  • レプリケーションとキャッシング

    CData のレプリケーションやキャッシングコマンドにより、簡単にローカルおよびクラウドデータストア(Oracle、SQL Server、Google Cloud SQL、etc.)へのデータのコピーができます。レプリケーションコマンドはインテリジェントな差分更新によるデータのキャッシュを行う機能を備えています。

  • 文字列型、日付型、数値型のSQL 関数群

    Airtable Connector は50以上の関数ライブラリを持ち、カラムと出力フォーマットを操作します。代表的な例では正規表現、JSON、およびXML 処理機能があります。

  • コラボラティブクエリ処理

    Python Connector はクライアント側における追加処理を実現することにより、接続するデータソースの機能を高め、SUM、AVG、MAX、MIN などの分析集計を可能にします。

  • 容易なスキーマのカスタマイズ

    Airtable Connector のデータモデルはテーブル / カラムの追加や削除、データ型の変更などのカスタマイズが簡単に行えます。追加ビルドは不要です。カスタマイズは、human-readable スキーマを使ってランタイムで編集ができます。

  • セキュアな接続

    すべてのクライアント - サーバー間接続において、TLS / SSL データ暗号化などのエンタープライズレベルのセキュリティ機能が備わっています。

Python でAirtable データに連携

CData Python Connectors は、標準化されたデータベースAPI(DB-API)インターフェースでAirtable にアクセスすることができます。幅広いPython データツールからのデータ連携が簡単に実現します。Python からのデータ連携をデータソース固有のインターフェースを意識することなくベーシックなパターンで連携を行うことができます::

  • Airtable に接続する接続プロパティを設定
  • Airtable をクエリしてデータを取得・更新
  • Python データツールからAirtable データに連携


Python からAirtable にデータ連携する方法

Python からデータに接続するには、エクステンションをインポートして接続を作ります:

import cdata.airtable as mod
conn = mod.connect("User=user@domain.com; Password=password;")

#Create cursor and iterate over results
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM Tables")
 
rs = cur.fetchall()
 
for row in rs:
print(row)

エクステンションをインポートすると、使い慣れたPython モジュールやツールキットからあらゆるエンタープライズデータに連携が可能になり、データ活用のためのPython アプリケーションをすばやく構築できます。

pandas でAirtable データをビジュアライズ

Airtable Python Connector はデータセントリックなインターフェースになっていて、pandas やSQLAlchemy をはじめとするツールに統合して利用してデータを分析しビジュアライズすることができます。

engine = create_engine("airtable///Password=password&User=user")

df = pandas.read_sql("SELECT * FROM Tables", engine)

df.plot()
plt.show()

フルCRUD サポート

Read-only ですか? そんなことはありません。Airtable Connector は、フルCRUD(Create、Read、Update、Delete)処理をサポートします。ユーザーは、データベーステーブルにアクセスするように、Airtable Connector にアクセスして、自在にデータを処理することができます。

Python Connector の人気動画:

Python Connectors、Jupyter Notebook、pandas