本記事では CData サポート担当からこんなことを聞かれたらどこを確認すべきか?という観点で、よく頂くお問合せ内容をご紹介します。
記事はこちら →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 Excel とpetl フレームワークを使って、Excel に連携するPython アプリや、Excel データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。
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Excel 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。Excel 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Excel 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)。
Excel 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。
Authentication セクションのExcelFile には有効なExcel ファイルを設定する必要があります。
URI をバケット内のExcel ファイルに設定します。さらに、次のプロパティを設定して認証します。
URI をExcel ファイルへのパスに設定します。Box へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Box への接続 を参照してください。
URI をExcel ファイルへのパスに設定します。Dropbox へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Dropbox への接続 を参照してください。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。ユーザーアカウントフローでは、以下の接続文字列で示すように、ユーザー資格情報の接続プロパティを設定する必要はありません。
URI をExcel ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。認証するには、User、Password、およびStorageBaseURL を設定します。
URI をExcel ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。StorageBaseURL は任意です。指定しない場合、ドライバーはルートドライブで動作します。 認証するには、OAuth 認証標準を使用します。
URI をExcel ファイルへのパスが付いたサーバーのアドレスに設定します。認証するには、User およびPassword を設定します。
デスクトップアプリケーションからのGoogle への認証には、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定して、接続してください。詳細はドキュメントの「Google Drive への接続」を参照してください。
CData Excel Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトでExcel にアクセスします。
pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします:
pip install petl pip install pandas
モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。
CData Connector を含むモジュールをインポートします:
import petl as etl import pandas as pd import cdata.excel as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Excel Connector からExcel への接続を行います
cnxn = mod.connect("Excel File='C:/MyExcelWorkbooks/SampleWorkbook.xlsx';")
Excel にはSQL でデータアクセスが可能です。Sheet エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Name, Revenue FROM Sheet WHERE Name = 'Bob'"
DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract(取得)、Transform(加工)、Load(ロード)を組みます。この例では、Excel data を取得して、Revenue カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Revenue') etl.tocsv(table2,'sheet_data.csv')
CData Python Connector for Excel を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Excel data を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。
Excel Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Excel 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。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.excel as mod cnxn = mod.connect("Excel File='C:/MyExcelWorkbooks/SampleWorkbook.xlsx';") sql = "SELECT Name, Revenue FROM Sheet WHERE Name = 'Bob'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Revenue') etl.tocsv(table2,'sheet_data.csv')