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

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

Jira Data への接続

Jira 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。

JIRA への接続には、User、Password およびURL を使います。URL はhttps://yoursitename.atlassian.net などです。

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

engine = create_engine("jira///?User=admin&Password=123abc&Url=https://yoursitename.atlassian.net")

Jira 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、Issues 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 Issues(base):
	__tablename__ = "Issues"
	Summary = Column(String,primary_key=True)
	TimeSpent = Column(String)
	...

Jira 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("jira///?User=admin&Password=123abc&Url=https://yoursitename.atlassian.net")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Issues).filter_by(ReporterDisplayName="Bob"):
	print("Summary: ", instance.Summary)
	print("TimeSpent: ", instance.TimeSpent)
	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

Issues_table = Issues.metadata.tables["Issues"]
for instance in session.execute(Issues_table.select().where(Issues_table.c.ReporterDisplayName == "Bob")):
	print("Summary: ", instance.Summary)
	print("TimeSpent: ", instance.TimeSpent)
	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。

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

 
 
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