Alfresco データをPython ベースのデータアクセス、ビジュアライゼーション、ORM、ETL、AI/ML、カスタムアプリから自在に連携・操作。
Alfresco 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Alfresco をシームレスに統合。 Python や各種ツールからAlfresco データに連携できるPython データベース API（DB-API）モジュール。
CData Python Connectors の基本的な使い方を紹介する動画でシンプルかつパワフルな連携をご覧ください。
WPython Connector 動画を見るAlfresco データに以下のPython ベースのフレームワークから連携を実現：
Alfresco Connector は、Anaconda、Visual Studio Python IDE、PyCharm などの人気のデータサイエンスおよび開発ツールに統合して利用可能です。
CData のレプリケーションやキャッシングコマンドにより、簡単にローカルおよびクラウドデータストア（Oracle、SQL Server、Google Cloud SQL、etc.）へのデータのコピーができます。レプリケーションコマンドはインテリジェントな差分更新によるデータのキャッシュを行う機能を備えています。
Alfresco Connector は50以上の関数ライブラリを持ち、カラムと出力フォーマットを操作します。代表的な例では正規表現、JSON、およびXML 処理機能があります。
Python Connector はクライアント側における追加処理を実現することにより、接続するデータソースの機能を高め、SUM、AVG、MAX、MIN などの分析集計を可能にします。
Alfresco Connector のデータモデルはテーブル / カラムの追加や削除、データ型の変更などのカスタマイズが簡単に行えます。追加ビルドは不要です。カスタマイズは、human-readable スキーマを使ってランタイムで編集ができます。
すべてのクライアント - サーバー間接続において、TLS / SSL データ暗号化などのエンタープライズレベルのセキュリティ機能が備わっています。
CData Python Connectors は、標準化されたデータベースAPI（DB-API）インターフェースでAlfresco にアクセスすることができます。幅広いPython データツールからのデータ連携が簡単に実現します。Python からのデータ連携をデータソース固有のインターフェースを意識することなくベーシックなパターンで連携を行うことができます：:
Python からデータに接続するには、エクステンションをインポートして接続を作ります：
import cdata.alfresco as mod
conn = mod.connect("User=user@domain.com; Password=password;")
#Create cursor and iterate over results
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM Files")
rs = cur.fetchall()
for row in rs:
print(row)
エクステンションをインポートすると、使い慣れたPython モジュールやツールキットからあらゆるエンタープライズデータに連携が可能になり、データ活用のためのPython アプリケーションをすばやく構築できます。
Alfresco Python Connector はデータセントリックなインターフェースになっていて、pandas やSQLAlchemy をはじめとするツールに統合して利用してデータを分析しビジュアライズすることができます。
engine = create_engine("alfresco///Password=password&User=user")
df = pandas.read_sql("SELECT * FROM Files", engine)
df.plot()
plt.show()
Read-only ですか？ そんなことはありません。Alfresco Connector は、フルCRUD（Create、Read、Update、Delete）処理をサポートします。ユーザーは、データベーステーブルにアクセスするように、Alfresco Connector にアクセスして、自在にデータを処理することができます。
