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

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 Box は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Box にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Box データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でBox 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 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. Box 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Box 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Box 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Box 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、Box データに連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("box///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Box 接続プロパティの取得・設定方法

Box は、認証にOAuth スタンダードを使用します。Box への認証には、登録アプリのOAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL を取得して、接続プロパティに設定してください。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。

なお、Box Driver はBox のファイルの一覧表示やユーザー管理情報の取得用です。Box に保管されているExcel、CSV、JSON などのファイル内のデータを読み込みたい場合には、それぞれExcel Driver、CSV Driver、JSON Driver をご利用ください。

Box 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、Files 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 Files(base):
	__tablename__ = "Files"
	Name = Column(String,primary_key=True)
	Size = Column(String)
	...

Box 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("box///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Files).filter_by(Id="123"):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("Size: ", instance.Size)
	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

Files_table = Files.metadata.tables["Files"]
for instance in session.execute(Files_table.select().where(Files_table.c.Id == "123")):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("Size: ", instance.Size)
	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。

Box データの挿入（INSERT）

Box データへの挿入には、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、Box にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Files(Name="placeholder", Id="123")
session.add(new_rec)
session.commit()

Box データを更新（UPDATE）

Box データの更新には、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、Box にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Files).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Id = "123"
session.commit()

Box データを削除（DELETE）

Box データの削除には、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(Files).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

Box 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。