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SQLAlchemy ORM を使って、Python でPinterest のデータに連携する方法
CData Python Connector 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Pinterest にOR マッピング可能に。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるPinterest 連携のシナリオ
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 Pinterest は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Pinterest にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Pinterest のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でPinterest に連携して、データを取得、 する方法を説明します。
CData Python Connectors の特徴
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
- Pinterest をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
- Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにPinterest のデータを連携
- ノーコードでの手軽な接続設定
CData Python Connectors では、1.データソースとしてPinterest 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。
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Pinterest のデータをモデル化
次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Pinterest のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("pinterest///?OAuthClientId=YourClientId&OAuthClientSecret=YourClientSecret&CallbackURL='https://localhost:33333'InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
Pinterest の認証は通常OAuth フローに基づいています。認証には、Pinterest デベロッパープラットフォームからアプリを作成して、 OAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL を取得します。
InitiateOAuth をGETANDREFRESH に、OAuthClientId、OAuthClientSecret、 CallbackURL を作成したアプリのプロパティ値に基づいて設定します。
他の認証フローについては、ヘルプドキュメントを参照してください。
Pinterest の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、Users 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 Users(base): __tablename__ = "Users" Id = Column(String,primary_key=True) Username = Column(String) ...
Pinterest のデータをクエリ
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("pinterest///?OAuthClientId=YourClientId&OAuthClientSecret=YourClientSecret&CallbackURL='https://localhost:33333'InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Users).filter_by(FirstName="Jane"):
print("Id: ", instance.Id)
print("Username: ", instance.Username)
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
Users_table = Users.metadata.tables["Users"]
for instance in session.execute(Users_table.select().where(Users_table.c.FirstName == "Jane")):
print("Id: ", instance.Id)
print("Username: ", instance.Username)
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。
Pinterest からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください
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。
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