SQLAlchemy ORM を使って、Python でYahoo! JAPAN DATA SOLUTION データに連携する方法

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 YahooDS は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Yahoo! JAPAN DATA SOLUTION にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Yahoo! JAPAN DATA SOLUTION データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でYahoo! JAPAN DATA SOLUTION に連携して、データを取得、 する方法を説明します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

1. Yahoo! JAPAN DATA SOLUTION をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
2. Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにYahoo! JAPAN DATA SOLUTION データを連携
3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてYahoo! JAPAN DATA SOLUTION 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。

必要なモジュールのインストール

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Yahoo! JAPAN DATA SOLUTION データをモデル化

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Yahoo! JAPAN DATA SOLUTION データに連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("yahoods///?AppID=12345678-1234-1234-1234-123456789012")

認証するには、次のプロパティを指定する必要があります。

• AppID：アプリケーションID は認証に使用されます。取得するには、Yahoo! JAPAN データソリューションのサポートチームにリクエストを送信してください。

Yahoo! JAPAN DATA SOLUTION データ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、SearchRanking 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 SearchRanking(base):
	__tablename__ = "SearchRanking"
	Rank = Column(String,primary_key=True)
	Volume = Column(String)
	...

Yahoo! JAPAN DATA SOLUTION データをクエリ

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("yahoods///?AppID=12345678-1234-1234-1234-123456789012")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(SearchRanking).filter_by(SearchKeyword="yahoo"):
	print("Rank: ", instance.Rank)
	print("Volume: ", instance.Volume)
	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

SearchRanking_table = SearchRanking.metadata.tables["SearchRanking"]
for instance in session.execute(SearchRanking_table.select().where(SearchRanking_table.c.SearchKeyword == "yahoo")):
	print("Rank: ", instance.Rank)
	print("Volume: ", instance.Volume)
	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。

Yahoo! JAPAN DATA SOLUTION からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

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。