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

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Access Python Connector

Access 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Access をシームレスに統合。



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

Access Data への接続

Access 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。

接続には、Access データベースのパスをDataSource プロパティに設定します。

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

engine = create_engine("access///?DataSource=C:\MyDB.accdb")

Access 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、Orders 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 Orders(base):
	__tablename__ = "Orders"
	OrderName = Column(String,primary_key=True)
	Freight = Column(String)
	...

Access 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("access///?DataSource=C:\MyDB.accdb")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Orders).filter_by(ShipCity="New York"):
	print("OrderName: ", instance.OrderName)
	print("Freight: ", instance.Freight)
	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

Orders_table = Orders.metadata.tables["Orders"]
for instance in session.execute(Orders_table.select().where(Orders_table.c.ShipCity == "New York")):
	print("OrderName: ", instance.OrderName)
	print("Freight: ", instance.Freight)
	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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