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

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

LinkedIn への接続

LinkedIn データへの連携は、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。

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LinkedIn に接続します。

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LinkedIn 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、LinkedIn データに連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("linkedin///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:portNumber&CompanyId=XXXXXXXInitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

LinkedIn 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、CompanyStatusUpdates 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 CompanyStatusUpdates(base):
	__tablename__ = "CompanyStatusUpdates"
	VisibilityCode = Column(String,primary_key=True)
	Comment = Column(String)
	...

LinkedIn 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("linkedin///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:portNumber&CompanyId=XXXXXXXInitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(CompanyStatusUpdates).filter_by(EntityId="238"):
	print("VisibilityCode: ", instance.VisibilityCode)
	print("Comment: ", instance.Comment)
	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

CompanyStatusUpdates_table = CompanyStatusUpdates.metadata.tables["CompanyStatusUpdates"]
for instance in session.execute(CompanyStatusUpdates_table.select().where(CompanyStatusUpdates_table.c.EntityId == "238")):
	print("VisibilityCode: ", instance.VisibilityCode)
	print("Comment: ", instance.Comment)
	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。

LinkedIn データの挿入（INSERT）

LinkedIn データへの挿入には、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、LinkedIn にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = CompanyStatusUpdates(VisibilityCode="placeholder", EntityId="238")
session.add(new_rec)
session.commit()

LinkedIn データを更新（UPDATE）

LinkedIn データの更新には、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、LinkedIn にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(CompanyStatusUpdates).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.EntityId = "238"
session.commit()

LinkedIn データを削除（DELETE）

LinkedIn データの削除には、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(CompanyStatusUpdates).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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