各製品の資料を入手。
詳細はこちら →Azure Analysis Services データ連携用のPython ライブラリ。Azure Analysis Services データをpandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。 Python や各種ツールからAzure Analysis Services データに連携できるPython データベース API(DB-API)モジュール。
機能紹介
- Azure Analysis Services NoSQL データへのSQL-92 でのクエリを実現。
- フレキシブルなNoSQL のフラット化 - 自動スキーマ生成、フレキシブルなクエリなど。
- TLS 1.2、SHA-256、ECC を含むモダンな暗号化技術によるセキュアな通信。
- VBA での連携に対応。マクロ内で簡単にデータを操作。
製品仕様
- Azure Analysis Services 連携用のPython Database API (DB-API) モジュール。
- 使い慣れたSQL でAzure Analysis Services データにアクセス。Azure Analysis Services に使い慣れたPython Database Connectivity でデータ連携。
- Pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。
- データ、パラメータ、メタデータでUnicode をフルサポート。
CData Python Connectors の紹介動画
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。
Python Connector 動画を見るPython からAzure Analysis Services にデータ連携
サポートされたデータソースにわたり統一されたSQL アクセスを実現するPyton Connector
-
Python からAzure Analysis Services への標準連携
Azure Analysis Services 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:
- データ分析/ビジュアライゼーション:Jupyter Notebook、pandas、Matplotlib
- ORM:SQLAlchemy、SQLObject、Storm
- ウェブアプリケーション:Dash、Django
- ETL:Apache Airflow、Luigi、Bonobo、Bubbles、petl
-
Python 標準ツールへの統合
Azure Analysis Services 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。
-
レプリケーションとキャッシング
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。
-
文字列型、日付型、数値型のSQL 関数群
Azure Analysis Services 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。
-
コラボラティブクエリ処理
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。
-
容易なスキーマのカスタマイズ
Azure Analysis Services 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。
-
セキュアな接続
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。
Python でAzure Analysis Services データに連携
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Azure Analysis Services 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::
- Azure Analysis Services に接続する接続プロパティを設定
- Azure Analysis Services をクエリしてデータを取得・更新
- Python データツールからAzure Analysis Services データに連携
Python からAzure Analysis Services にデータ連携する方法
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.azure analysis services as mod conn = mod.connect("[email protected]; Password=password;") #Create cursor and iterate over results cur = conn.cursor() cur.execute("SELECT * FROM AnalysisServicesData") 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。
pandas でAzure Analysis Services データをビジュアライズ
Azure Analysis Services Python Connector はデータセントリックなインターフェースを備え、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("azure analysis services///Password=password&User=user") df = pandas.read_sql("SELECT * FROM AnalysisServicesData", engine) df.plot() plt.show()