CSV Python Connector

Python からSQL でCSV データ連携を実現

CSV/TSV Files 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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CSV/TSV Files 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CSV/TSV Files をシームレスに統合。 Python や各種ツールからCSV 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

  • CSV ファイルおよびCSV ストリーム・Web サービスにSQL-92 クエリでの連携を実現
  • SFTP 経由でリモートファイルへのアクセスを実現
  • CSV/TSV Files 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
  • CSV/TSV Files データから自動的にテーブルスキーマを検出・生成。ユーザーのスキーマのカスタマイズも可能

製品仕様

  • CSV 連携用のPython Database API (DB-API) モジュール。
  • 使い慣れたSQL でCSV/TSV にアクセス。CSV 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。
  • 使いやすいクライアントライブラリで、Python ベースのアプリケーションからフラットファイルに連携。
  • 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CSV/TSV Files 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CSV への標準連携

    CSV 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

    CSV 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

    CSV 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

    CSV 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CSV 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CSV 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::

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


Python からCSV 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.csv as mod
conn = mod.connect("User=user@domain.com; Password=password;")

#Create cursor and iterate over results
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM File")
 
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CSV データをビジュアライズ

CSV 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("csv///Password=password&User=user")

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

df.plot()
plt.show()

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Python Connectors、Jupyter Notebook、pandas