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

CData Python Connector for Bing Search 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。

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 Search 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 results をビジュアライズできます。 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 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Bing Search results 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。Bing Search 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Bing Search 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)。

Bing Search Results への接続

Bing Search results 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。

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、Microsoft Cognitive Services にサインインし、Bing Search API に登録します。

登録が完了すると、2つのキーが生成されます。いずれか1つをAPIKey に使用できます。

テーブルをクエリする際は、WHERE 句にSearchTerms パラメーラを指定する必要があります。

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Bing Search 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Bing Search Results 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、Bing Search results に連携するEngne を作成します。

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

Bing Search Results 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 Results 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。

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