各製品の資料を入手。
詳細はこちら →SQLAlchemy ORM を使って、Python でQuickbase 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Quickbase 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Quickbase 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 Quickbase は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Quickbase にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Quickbase のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でQuickbase 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 Connectors の特徴
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
- Quickbase 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Quickbase 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Quickbase 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Quickbase 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、Quickbase のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("quickbase///[email protected]&Password=password&Domain=myinstance.quickbase.com&ApplicationToken=bwkxrb5da2wn57bzfh9xn24")
ユーザー認証方法
ユーザー資格情報で認証するには、次の接続プロパティを設定してください。
- User とPassword を設定します。
- アプリケーションがApplicationToken を必要とする場合には、指定しない場合にはエラーが発生します。 ApplicationToken は、SpecificApp > Settings > App management > App properties > Advanced settings > Security options > Manage Application Token に移動して取得できます。
ユーザートークン認証
ユーザートークンで認証するには、次の接続プロパティを設定してください。
- UserToken を設定すれば接続できます。UserToken は、Quick Base > My Preferences > My User Information > Manage User Tokens から確認できます。
Quickbase 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、SampleTable_1 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 SampleTable_1(base): __tablename__ = "SampleTable_1" Id = Column(String,primary_key=True) Column1 = Column(String) ...
Quickbase 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("quickbase///[email protected]&Password=password&Domain=myinstance.quickbase.com&ApplicationToken=bwkxrb5da2wn57bzfh9xn24") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(SampleTable_1).filter_by(Column2="100"): print("Id: ", instance.Id) print("Column1: ", instance.Column1) 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
SampleTable_1_table = SampleTable_1.metadata.tables["SampleTable_1"] for instance in session.execute(SampleTable_1_table.select().where(SampleTable_1_table.c.Column2 == "100")): print("Id: ", instance.Id) print("Column1: ", instance.Column1) 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。
Quickbase のデータの挿入(INSERT)
Quickbase の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、Quickbase にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = SampleTable_1(Id="placeholder", Column2="100") session.add(new_rec) session.commit()
Quickbase のデータを更新(UPDATE)
Quickbase のデータの更新には、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、Quickbase にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(SampleTable_1).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.Column2 = "100" session.commit()
Quickbase のデータを削除(DELETE)
Quickbase のデータの削除には、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(SampleTable_1).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() session.delete(deleted_rec) session.commit()
Quickbase 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。