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

詳細情報をご希望ですか?

無償トライアル:

ダウンロードへ

製品の詳細情報へ:

Exchange Python Connector

Microsoft Exchange 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Microsoft Exchange をシームレスに統合。



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

Microsoft Exchange Data への接続

Microsoft Exchange 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。

Exchange への接続には、User およびPassword を指定します。さらに、接続するExchange サーバーのアドレスとサーバーに関連付けられたプラットフォームを指定します。

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

engine = create_engine("exchange///?User='myUser@mydomain.onmicrosoft.com'&Password='myPassword'&Server='https://outlook.office365.com/EWS/Exchange.asmx'&Platform='Exchange_Online'")

Microsoft Exchange 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、Contacts 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 Contacts(base):
	__tablename__ = "Contacts"
	GivenName = Column(String,primary_key=True)
	Size = Column(String)
	...

Microsoft Exchange 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("exchange///?User='myUser@mydomain.onmicrosoft.com'&Password='myPassword'&Server='https://outlook.office365.com/EWS/Exchange.asmx'&Platform='Exchange_Online'")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Contacts).filter_by(BusinnessAddress_City="Raleigh"):
	print("GivenName: ", instance.GivenName)
	print("Size: ", instance.Size)
	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

Contacts_table = Contacts.metadata.tables["Contacts"]
for instance in session.execute(Contacts_table.select().where(Contacts_table.c.BusinnessAddress_City == "Raleigh")):
	print("GivenName: ", instance.GivenName)
	print("Size: ", instance.Size)
	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。

Microsoft Exchange Data の挿入(INSERT)

Microsoft Exchange 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、Microsoft Exchange にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Contacts(GivenName="placeholder", BusinnessAddress_City="Raleigh")
session.add(new_rec)
session.commit()

Microsoft Exchange Data を更新(UPDATE)

Microsoft Exchange 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、Microsoft Exchange にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Contacts).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.BusinnessAddress_City = "Raleigh"
session.commit()

Microsoft Exchange Data を削除(DELETE)

Microsoft Exchange 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(Contacts).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

製品の無償トライアル情報

Microsoft Exchange Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Microsoft Exchange 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。