製品をチェック

無償トライアル:

無償トライアルへ

製品の情報と無償トライアルへ:

SharePoint Excel Services Python Connector

SharePoint Excel Services データ連携用のPython Connector 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。

データ連携でお困りですか?

お問い合わせ

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


CData Python Connector for ExcelServices 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SharePoint Excel Services にOR マッピング可能に。


excelservices ロゴ画像
python ロゴ画像

Python

Python ロゴ画像

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

SharePoint Excel Services Data への接続

SharePoint 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SharePoint 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SharePoint 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、SharePoint 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")

SharePoint 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)
	...

SharePoint 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。

製品の無償トライアル情報

SharePoint Excel Services Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、SharePoint Excel Services data への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。