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FTP Python Connector 相談したいFTP へのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにFTP をシームレスに統合。
CData
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ライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for FTP は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで FTP にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、FTP データの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でFTP にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
CData Python Connectors では、1.データソースとしてFTP 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。
以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でFTP にアクセスします。
pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。
pip install pandas pip install matplotlib pip install sqlalchemy
次にライブラリをインポートします。
import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engine
次は接続文字列を作成してFTP に接続します。create_engine 関数を使って、FTP に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。
engine = create_engine("ftp:///?RemoteHost=MyFTPServer")
FTP は、プレーンテキスト接続およびSSL/TLS 接続の両方をサポートします。FTP サーバーに接続するには、RemoteHost、User、およびPassword を指定します。SSLMode およびSSLServerCert を設定して、TSL/SSL による接続をセキュアにします。TLS/SSL を介した接続の設定について詳しくは、ヘルプドキュメントの「高度な設定」を参照してください。
次の接続プロパティを設定し、ファイルシステムのリレーショナルビューをコントロールします。
ストアドプロシージャ は、ファイル、のダウンロード、アップロード、およびプロトコルコマンドの送信に利用できます。 SQL を使用してサーバーと対話する方法の詳細については、ヘルプドキュメントの「データモデル」を参照してください。
pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。
df = pandas.read_sql("""SELECT Filesize, Filename FROM MyDirectory WHERE FilePath = '/documents/doc.txt'""", engine)
DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、FTP データをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Filesize", y="Filename") plt.show()
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。
import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engin engine = create_engine("ftp:///?RemoteHost=MyFTPServer") df = pandas.read_sql("""SELECT Filesize, Filename FROM MyDirectory WHERE FilePath = '/documents/doc.txt'""", engine) df.plot(kind="bar", x="Filesize", y="Filename") plt.show()