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

CData Python Connector for Excel 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Excel 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 Excel は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Excel にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Excel data をビジュアライズできます。 本記事では、SQLAlchemy でExcel 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 への接続

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。

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

engine = create_engine("excel///?Excel File='C:\MyExcelWorkbooks\SampleWorkbook.xlsx'")

Excel 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、Sheet 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 Sheet(base):
	__tablename__ = "Sheet"
	Name = Column(String,primary_key=True)
	Revenue = Column(String)
	...

Excel 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("excel///?Excel File='C:\MyExcelWorkbooks\SampleWorkbook.xlsx'")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Sheet).filter_by(Name="Bob"):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("Revenue: ", instance.Revenue)
	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

Sheet_table = Sheet.metadata.tables["Sheet"]
for instance in session.execute(Sheet_table.select().where(Sheet_table.c.Name == "Bob")):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("Revenue: ", instance.Revenue)
	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。

Excel Data の挿入(INSERT)

Excel 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、Excel にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Sheet(Name="placeholder", Name="Bob")
session.add(new_rec)
session.commit()

Excel Data を更新(UPDATE)

Excel 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、Excel にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Sheet).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Name = "Bob"
session.commit()

Excel Data を削除(DELETE)

Excel 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(Sheet).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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