SQLAlchemy ORM を使って、Python でGoogle Cloud Storage データに連携

詳細情報をご希望ですか?

無償トライアル:

ダウンロードへ

製品の詳細情報へ:

Google Cloud Storage Python Connector

Google Cloud Storage データ連携用Python コネクタライブラリ。Google Cloud Storage データをPandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。



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

Google Cloud Storage Data への接続

Google Cloud Storage 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。

ユーザーアカウントでの認証

ユーザー資格情報の接続プロパティを設定することなく接続できます。InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定したら、接続の準備が完了です。

接続すると、Google Cloud Storage OAuth エンドポイントがデフォルトブラウザで開きます。ログインして権限を付与すると、OAuth プロセスが完了します。

サービスアカウントでの認証

サービスアカウントには、ブラウザでユーザー認証を行わないサイレント認証があります。サービスアカウントを使用して、企業全体のアクセススコープを委任することもできます。

このフローでは、OAuth アプリケーションを作成する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントを参照してください。以下の接続プロパティを設定したら、接続の準備が完了です:

  • InitiateOAuth: GETANDREFRESH に設定。
  • OAuthJWTCertType: PFXFILE に設定。
  • OAuthJWTCert: 生成した.p12 ファイルへのパスに設定。
  • OAuthJWTCertPassword: .p12 ファイルのパスワードに設定。
  • OAuthJWTCertSubject: 証明書ストアの最初の証明書が選ばれるように"*" に設定。
  • OAuthJWTIssuer: 「サービスアカウント」セクションで「サービスアカウントの管理」をクリックし、このフィールドをサービスアカウントID フィールドに表示されているE メールアドレスに設定。
  • OAuthJWTSubject: サブジェクトタイプが"enterprise" に設定されている場合はエンタープライズID に設定し、"user" に設定されている場合はアプリユーザーID に設定。
  • ProjectId: 接続するプロジェクトのID に設定。

これで、サービスアカウントのOAuth フローが完了します。

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Google Cloud Storage 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Google Cloud Storage 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、Google Cloud Storage data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("googlecloudstorage///?ProjectId='project1'&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Google Cloud Storage 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、Buckets 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 Buckets(base):
	__tablename__ = "Buckets"
	Name = Column(String,primary_key=True)
	OwnerId = Column(String)
	...

Google Cloud Storage 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("googlecloudstorage///?ProjectId='project1'&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Buckets).filter_by(Name="TestBucket"):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("OwnerId: ", instance.OwnerId)
	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

Buckets_table = Buckets.metadata.tables["Buckets"]
for instance in session.execute(Buckets_table.select().where(Buckets_table.c.Name == "TestBucket")):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("OwnerId: ", instance.OwnerId)
	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

Google Cloud Storage Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Google Cloud Storage 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。