SQLAlchemy ORM を使って、Python でAct-On データに連携

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Act-On Python Connector

Act-On 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Act-On をシームレスに統合。



CData Python Connector for Act-On 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Act-On にOR マッピング可能に。

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 Act-On は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Act-On にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Act-On data をビジュアライズできます。 本記事では、SQLAlchemy でAct-On 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 Connector は、ビルトインされた効率的なデータプロセスにより、リアルタイムAct-On data データにPython からアクセスし、高いパフォーマンスと接続性を発揮します。Act-On に複雑なクエリを投げる際に、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合、SQL 処理を直接Act-On 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込まれたSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(特にJOIN やSQL 関数など)。

Act-On Data への接続

Act-On data への連携は、RDB ソースへのアクセスと同感覚で行うことができます。必要な接続プロパティを使って接続文字列を作成します。本記事では、接続文字列をcreate_engine 関数のパラメータとして送ります。

ActOn はOAuth 認証標準を利用しています。OAuth を使って認証するには、アプリケーションを作成してOAuthClientIdOAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得する必要があります。

認証方法についての詳細は、ヘルプドキュメントの「認証の使用」を参照してください。

以下の手順でSQLAlchemy をインストールして、Python オブジェクトからAct-On に接続します。

必要なモジュールのインストールs

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Act-On Data をモデル化します

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Act-On data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("acton///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Act-On Data 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、Images 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 Images(base):
	__tablename__ = "Images"
	Id = Column(String,primary_key=True)
	Name = Column(String)
	...

Act-On Data 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("acton///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Images).filter_by(FolderName="New Folder"):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Name: ", instance.Name)
	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

Images_table = Images.metadata.tables["Images"]
for instance in session.execute(Images_table.select().where(Images_table.c.FolderName == "New Folder")):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Name: ", instance.Name)
	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。

Act-On Data の挿入(INSERT)

Act-On data 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、Act-On にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Images(Id="placeholder", FolderName="New Folder")
session.add(new_rec)
session.commit()

Act-On Data を更新(UPDATE)

Act-On data 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、Act-On にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Images).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.FolderName = "New Folder"
session.commit()

Act-On Data を削除(DELETE)

Act-On data 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(Images).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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