- ODBC Drivers
- Java JDBC Drivers
- ADO.NET Providers
- SQL SSIS Components
- BizTalk Adapters
- Excel Add-Ins
- Power BI Connectors
- Tableau Connectors
- PowerShell Cmdlets
- Delphi & C++Builder
- Data Sync
- API Server
Open Exchange Rates Python Connector
Python からSQL でOpen Exchange Rates データ連携を実現
Open Exchange Rates 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。
ベータ版ダウンロード

Open Exchange Rates データ連携用Python コネクタライブラリ。Open Exchange Rates データをPandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。 Python や各種ツールからOpen Exchange Rates 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
- Open Exchange Rates 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
- Open Exchange Rates 連携用のPython Database API (DB-API) モジュール。
- 使い慣れたSQL でOpen Exchange Rates データにアクセス。Open Exchange Rates 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。
- Python アプリケーションからリアルタイムの通貨および市場情報に自在に連携。
- 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。
Python Connector 動画を見るPython からOpen Exchange Rates 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Open Exchange Rates への標準連携
Open Exchange Rates 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
Open Exchange Rates 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
Open Exchange Rates 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
Open Exchange Rates 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Open Exchange Rates 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Open Exchange Rates 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::
- Open Exchange Rates に接続する接続プロパティを設定
- Open Exchange Rates をクエリしてデータを取得・更新
- Python データツールからOpen Exchange Rates データに連携

Python からOpen Exchange Rates 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.open exchange rates as mod conn = mod.connect("User=user@domain.com; Password=password;") #Create cursor and iterate over results cur = conn.cursor() cur.execute("SELECT * FROM Rates") 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Open Exchange Rates データをビジュアライズ
Open Exchange Rates 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("open exchange rates///Password=password&User=user") df = pandas.read_sql("SELECT * FROM Rates", engine) df.plot() plt.show()
Python Connector の人気動画:
