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

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

JSON Services への接続

JSON services 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。

See the Getting Started chapter in the data provider documentation to authenticate to your data source: The data provider models JSON APIs as bidirectional database tables and JSON files as read-only views (local files, files stored on popular cloud services, and FTP servers). The major authentication schemes are supported, including HTTP Basic, Digest, NTLM, OAuth, and FTP. See the Getting Started chapter in the data provider documentation for authentication guides.

After setting the URI and providing any authentication values, set DataModel to more closely match the data representation to the structure of your data.

The DataModel property is the controlling property over how your data is represented into tables and toggles the following basic configurations.

  • Document (default): Model a top-level, document view of your JSON data. The data provider returns nested elements as aggregates of data.
  • FlattenedDocuments: Implicitly join nested documents and their parents into a single table.
  • Relational: Return individual, related tables from hierarchical data. The tables contain a primary key and a foreign key that links to the parent document.

See the Modeling JSON Data chapter for more information on configuring the relational representation. You will also find the sample data used in the following examples. The data includes entries for people, the cars they own, and various maintenance services performed on those cars.

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JSON 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JSON Services 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、JSON services に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("json///?URI=C:\people.json&DataModel=Relational")

JSON Services 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、people 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 people(base):
	__tablename__ = "people"
	[ personal.name.first ] = Column(String,primary_key=True)
	[ personal.name.last ] = Column(String)
	...

JSON Services 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("json///?URI=C:\people.json&DataModel=Relational")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(people).filter_by([ personal.name.last ]="Roberts"):
	print("[ personal.name.first ]: ", instance.[ personal.name.first ])
	print("[ personal.name.last ]: ", instance.[ personal.name.last ])
	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

people_table = people.metadata.tables["people"]
for instance in session.execute(people_table.select().where(people_table.c.[ personal.name.last ] == "Roberts")):
	print("[ personal.name.first ]: ", instance.[ personal.name.first ])
	print("[ personal.name.last ]: ", instance.[ personal.name.last ])
	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。

JSON Services の挿入(INSERT)

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

new_rec = people([ personal.name.first ]="placeholder", [ personal.name.last ]="Roberts")
session.add(new_rec)
session.commit()

JSON Services を更新(UPDATE)

JSON services 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、JSON にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(people).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.[ personal.name.last ] = "Roberts"
session.commit()

JSON Services を削除(DELETE)

JSON services 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(people).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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