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Bugzilla 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Bugzilla をシームレスに統合。

SQLAlchemy ORM を使って、Python でBugzilla 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Bugzilla にOR マッピング可能に。

加藤龍彦
ウェブデベロッパー

最終更新日:2023-09-23
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CData

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Python ロゴ

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

engine = create_engine("bugzilla///?Url=http://yourdomain/Bugzilla&APIKey=abc123")

Bugzilla アカウントには以下の接続プロパティで接続します:

  • URL: Bugzilla 開発者ページの(Home ページ)。
  • ApiKey: Bugzilla 開発者ページのPreferences -> API Keys で生成したAPI Key。

Bugzilla 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、Bugs 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 Bugs(base):
	__tablename__ = "Bugs"
	Id = Column(String,primary_key=True)
	Summary = Column(String)
	...

Bugzilla 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("bugzilla///?Url=http://yourdomain/Bugzilla&APIKey=abc123")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Bugs).filter_by(Creator="user@domain.com"):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Summary: ", instance.Summary)
	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

Bugs_table = Bugs.metadata.tables["Bugs"]
for instance in session.execute(Bugs_table.select().where(Bugs_table.c.Creator == "user@domain.com")):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Summary: ", instance.Summary)
	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。

Bugzilla 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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