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SQLAlchemy ORM を使って、Python でOpen Exchange Rates データに連携

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

Open Exchange Rates Data への接続

Open Exchange Rates 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。

Open Exchange Rates API は、App Id によるBasic 認証をサポートしています。 登録すると、App Id がアカウントダッシュボードに表示されます。 これをAppId 接続プロパティに設定してください。

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Open Exchange Rates 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Open Exchange Rates 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、Open Exchange Rates data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("openexchangerates///?AppId=abc1234")

Open Exchange Rates 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、Projects 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 Projects(base):
	__tablename__ = "Projects"
	Id = Column(String,primary_key=True)
	Statistics_ViewCount = Column(String)
	...

Open Exchange Rates 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("openexchangerates///?AppId=abc1234")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Projects).filter_by(Id="MyProjectId"):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Statistics_ViewCount: ", instance.Statistics_ViewCount)
	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

Projects_table = Projects.metadata.tables["Projects"]
for instance in session.execute(Projects_table.select().where(Projects_table.c.Id == "MyProjectId")):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Statistics_ViewCount: ", instance.Statistics_ViewCount)
	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。

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