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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 Monday は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Monday.com にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Monday.com のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でMonday.com に連携して、データを取得、 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Monday.com 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。
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
次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Monday.com のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("monday///?APIToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.yJ0aWQiOjE0MTc4NzIxMiwidWlkIjoyNzI3ODM3OSwiaWFkIjoiMjAyMi0wMS0yMFQxMDo0NjoxMy45NDFaIiwicGV")
Monday.com への接続には、API Token 認証またはOAuth 認証のいずれかを使用します。
APIToken を指定してMonday.com に接続します。AuthScheme をToken に設定し、次の手順でAPIToken を取得します。
代わりに、OAuth で接続を確立できます。詳しくはヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」セクションを参照してください。
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、Invoices 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 Invoices(base): __tablename__ = "Invoices" Id = Column(String,primary_key=True) DueDate = Column(String) ...
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。
engine = create_engine("monday///?APIToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.yJ0aWQiOjE0MTc4NzIxMiwidWlkIjoyNzI3ODM3OSwiaWFkIjoiMjAyMi0wMS0yMFQxMDo0NjoxMy45NDFaIiwicGV") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(Invoices).filter_by(Status="SENT"): print("Id: ", instance.Id) print("DueDate: ", instance.DueDate) 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。
Invoices_table = Invoices.metadata.tables["Invoices"] for instance in session.execute(Invoices_table.select().where(Invoices_table.c.Status == "SENT")): print("Id: ", instance.Id) print("DueDate: ", instance.DueDate) 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。
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。