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Microsoft OneDrive Python Connector 相談したいMicrosoft OneDrive 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 OneDrive をシームレスに統合。
CData
こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
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 OneDrive 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 OneDrive にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Microsoft OneDrive データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でMicrosoft OneDrive に連携して、データを取得、 する方法を説明します。
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
CData Python Connectors では、1.データソースとしてMicrosoft OneDrive の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
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
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 OneDrive データに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("onedrive///?OAuthClientId=MyApplicationId&OAuthClientSecret=MySecretKey&OAuthCallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
OneDrive は接続にOAuth 認証を使用します。OAuth を使用して認証するには、OneDrive API 用のアプリを作成して、OAuth クライアントID、OAuth クライアントシークレット、およびコールバックURLを取得してください。OAuth 情報の取得については、MS 公式のこちらのページが参考になります。取得したこれらの情報をOAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL の接続プロパティに設定することで認証を設定できます。
認証についての詳細は、ヘルプドキュメントの「OAuth」のセクションをご確認ください。
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、Files 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 Files(base): __tablename__ = "Files" Id = Column(String,primary_key=True) Name = Column(String) ...
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。
engine = create_engine("onedrive///?OAuthClientId=MyApplicationId&OAuthClientSecret=MySecretKey&OAuthCallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(Files).filter_by(Id="Jq74mCczmFXk1tC10GB"): print("Id: ", instance.Id) print("Name: ", instance.Name) 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。
Files_table = Files.metadata.tables["Files"] for instance in session.execute(Files_table.select().where(Files_table.c.Id == "Jq74mCczmFXk1tC10GB")): print("Id: ", instance.Id) print("Name: ", instance.Name) 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。
このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。
日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。