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

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Streak Python Connector

Streak 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Streak をシームレスに統合。



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

Streak Data への接続

Streak 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。

次のステップに従ってStreak への認証に必要な新規API キーを生成します。

  1. Gmail に移動します。
  2. 検索バーの右にあるStreak ドロップダウンをクリックします。
  3. Integrations ボタンを選択します。既存の連携を閲覧したり、新規API キーを作成できるウィンドウが表示されます。
  4. integrations のStreak API の下にある「Create New Key」ボタンをクリックします。

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

engine = create_engine("streak///?ApiKey=8c84j9b4j54762ce809ej6a782d776j3")

Streak 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、Users 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 Users(base):
	__tablename__ = "Users"
	UserKey = Column(String,primary_key=True)
	Email = Column(String)
	...

Streak 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("streak///?ApiKey=8c84j9b4j54762ce809ej6a782d776j3")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Users).filter_by(Email="user@domain.com"):
	print("UserKey: ", instance.UserKey)
	print("Email: ", instance.Email)
	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

Users_table = Users.metadata.tables["Users"]
for instance in session.execute(Users_table.select().where(Users_table.c.Email == "user@domain.com")):
	print("UserKey: ", instance.UserKey)
	print("Email: ", instance.Email)
	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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Streak Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Streak 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。