SQLAlchemy ORM を使って、Python でBing Search のデータに連携する方法

CData Python Connector 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Bing Search にOR マッピング可能に。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-23

この記事で実現できるBing Search 連携のシナリオ

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 Bing は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Bing Search にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Bing Search のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でBing Search 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. Bing Search 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Bing Search のデータを連携
  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Bing Search 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Bing Search のデータをモデル化

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

engine = create_engine("bing///?APIKey=MyAPIKey")

Bing 接続プロパティの取得・設定方法

Bing に接続するには、ApiKey 接続プロパティを設定します。 API キーを取得するには、Bing Web Search API が Azure Cognitive Services からBing Search Services に移動したため、Azure Marketplace からBing Search リソースを作成します。 リソースが作成されると、サブスクリプションキー(API キー)が発行されます。これは、接続設定のAPIKey プロパティに使用します。

Azure Marketplace 経由でのBing Search リソースの作成

  1. Microsoft アカウントでAzure ポータルにサインインします。アカウントを取得していない場合は、作成をクリックします。
  2. 検索バーにBing と入力し、Marketplace から適切なBing サービスを選択します。
  3. サブスクリプションの詳細を選択し、無料使用版をクリックしてトライアルに登録するか、サブスクリプションをお持ちでない場合は購入します。
  4. 既存のリソースグループを選択するか、新しいグループを作成してリソースを構成します。
  5. インスタンスの詳細で、名前リージョンを入力し、該当する場合は、Free F1 の価格ティアまたは別のパッケージを選択します。
  6. 契約条件に同意し、確認と作成をクリックします。デプロイが完了したら、リソースへ移動をクリックします。
  7. API キーを取得するには、左側のメニューでキーとエンドポイントをクリックします。このキーをAPIKey プロパティに使用します。

詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

Bing Search の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、VideoSearch 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 VideoSearch(base):
	__tablename__ = "VideoSearch"
	Title = Column(String,primary_key=True)
	ViewCount = Column(String)
	...

Bing Search のデータをクエリ

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("bing///?APIKey=MyAPIKey")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(VideoSearch).filter_by(SearchTerms="WayneTech"):
	print("Title: ", instance.Title)
	print("ViewCount: ", instance.ViewCount)
	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

VideoSearch_table = VideoSearch.metadata.tables["VideoSearch"]
for instance in session.execute(VideoSearch_table.select().where(VideoSearch_table.c.SearchTerms == "WayneTech")):
	print("Title: ", instance.Title)
	print("ViewCount: ", instance.ViewCount)
	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。

Bing Search 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。

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