SQLAlchemy ORM を使って、Python でAirtable データに連携

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 Airtable は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Airtable にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Airtable data をビジュアライズできます。 本記事では、SQLAlchemy でAirtable に連携して、データを取得、 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Airtable 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。Airtable 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Airtable 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）。

Airtable Data への接続

Airtable 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。

Airtable への接続には、APIKey、BaseId、TableNames のプロパティが必須です。ViewNames は任意項目でテーブルのビューを指定することができます。

• APIKey : アカウントのAPI Key。取得には、アカウントにログインして、API セクションで「Generate API Key」をクリックします。
• BaseId : ベースのId。取得には、APIKey と同じ場所で、「Airtable API」をクリックするか、https://airtable.com/api に進み、ベースを選択します。"The ID of this base is appxxN2ftedc0nEG7." というメッセージがIntroduction セッションで表示されます。
• TableNames : 選択されたベースのテーブル名のカンマ区切りのリスト。UI で見られるテーブル名と同じです。
• ViewNames : table.view 形式のビューのカンマ区切りのリスト。UI でみられるビュー名と同じです。

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Airtable 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Airtable 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、Airtable data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("airtable///?APIKey=keymz3adb53RqsU&BaseId=appxxN2fe34r3rjdG7&TableNames=TableA,...&ViewNames=TableA.ViewA,...")

Airtable 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、SampleTable_1 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 SampleTable_1(base):
	__tablename__ = "SampleTable_1"
	Id = Column(String,primary_key=True)
	Column1 = Column(String)
	...

Airtable 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("airtable///?APIKey=keymz3adb53RqsU&BaseId=appxxN2fe34r3rjdG7&TableNames=TableA,...&ViewNames=TableA.ViewA,...")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(SampleTable_1).filter_by(Column1="Value1"):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Column1: ", instance.Column1)
	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

SampleTable_1_table = SampleTable_1.metadata.tables["SampleTable_1"]
for instance in session.execute(SampleTable_1_table.select().where(SampleTable_1_table.c.Column1 == "Value1")):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Column1: ", instance.Column1)
	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。

製品の無償トライアル情報

Airtable Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Airtable data への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。