SQLAlchemy ORM を使って、Python でExcel Services データに連携

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Excel Services Python Connector

SharePoint Excel Services 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SharePoint Excel Services をシームレスに統合。



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

Excel Services Data への接続

Excel Services 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。

Authentication セクションのURL、User、およびPassword プロパティを、SharePoint Online、SharePoint 2010、SharePoint 2013 の有効なクレデンシャルに設定します。さらに、Library プロパティを有効なSharePoint Document ライブラリに設定し、File プロパティを指示されたライブラリの有効な.xlsx ファイルに設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Excel Services 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Excel Services 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、Excel Services data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("excelservices///?URL=https://myorg.sharepoint.com&User=admin@myorg.onmicrosoft.com&Password=password&File=Book1.xlsx")

Excel Services 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、Account 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 Account(base):
	__tablename__ = "Account"
	Name = Column(String,primary_key=True)
	AnnualRevenue = Column(String)
	...

Excel Services 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("excelservices///?URL=https://myorg.sharepoint.com&User=admin@myorg.onmicrosoft.com&Password=password&File=Book1.xlsx")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Account).filter_by(Industry="Floppy Disks"):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("AnnualRevenue: ", instance.AnnualRevenue)
	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

Account_table = Account.metadata.tables["Account"]
for instance in session.execute(Account_table.select().where(Account_table.c.Industry == "Floppy Disks")):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("AnnualRevenue: ", instance.AnnualRevenue)
	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。

Excel Services Data の挿入(INSERT)

Excel Services 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、Excel Services にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Account(Name="placeholder", Industry="Floppy Disks")
session.add(new_rec)
session.commit()

Excel Services Data を更新(UPDATE)

Excel Services 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、Excel Services にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Account).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Industry = "Floppy Disks"
session.commit()

Excel Services Data を削除(DELETE)

Excel Services 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(Account).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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