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SQLAlchemy ORM を使って、Python でAct-On データに連携

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

Act-On Data への接続

Act-On 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。

ActOn uses the OAuth authentication standard. To authenticate using OAuth, you will need to create an app to obtain the OAuthClientId, OAuthClientSecret, and CallbackURL connection properties.

See the Getting Started guide in the CData driver documentation for more information.

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Act-On 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Act-On 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、Act-On data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("acton///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Act-On 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、Images 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 Images(base):
	__tablename__ = "Images"
	Id = Column(String,primary_key=True)
	Name = Column(String)
	...

Act-On 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("acton///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Images).filter_by(FolderName="New Folder"):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Name: ", instance.Name)
	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

Images_table = Images.metadata.tables["Images"]
for instance in session.execute(Images_table.select().where(Images_table.c.FolderName == "New Folder")):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Name: ", instance.Name)
	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。

Act-On Data の挿入(INSERT)

Act-On data への挿入には、マップされたクラスのインスタンスを定義し、アクティブな session に追加します。commit 関数を呼び出して、Act-On にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Images(Id="placeholder", FolderName="New Folder")
session.add(new_rec)
session.commit()

Act-On Data を更新(UPDATE)

Act-On data の更新には、更新するレコードをフィルタクエリとともにフェッチします。そして、フィールドの値を変更し、セッションでcommit 関数を呼んで、Act-On にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Images).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.FolderName = "New Folder"
session.commit()

Act-On Data を削除(DELETE)

Act-On data の削除には、フィルタクエリと一緒に対象となるレコードをフェッチします。そして、アクティブsession でレコードを削除し、セッションでcommit 関数を呼び出して、該当するレコードの削除を実行します。

deleted_rec = session.query(Images).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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