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

SAS Data Sets Data への接続

SAS Data Sets 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。

SAS DataSets ファイルに接続するには、次の接続プロパティを設定します。

• URI: .sas7bdat リソースを含むフォルダに設定。現時点では、ローカルファイルのみをサポートしています。

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SAS Data Sets 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SAS Data Sets 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、SAS Data Sets data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("sasdatasets///?URI=C:/myfolder")

SAS Data Sets 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、restaurants 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 restaurants(base):
	__tablename__ = "restaurants"
	name = Column(String,primary_key=True)
	borough = Column(String)
	...

SAS Data Sets 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("sasdatasets///?URI=C:/myfolder")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(restaurants).filter_by(cuisine="American"):
	print("name: ", instance.name)
	print("borough: ", instance.borough)
	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

restaurants_table = restaurants.metadata.tables["restaurants"]
for instance in session.execute(restaurants_table.select().where(restaurants_table.c.cuisine == "American")):
	print("name: ", instance.name)
	print("borough: ", instance.borough)
	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。

SAS Data Sets Data の挿入（INSERT）

SAS Data Sets data 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、SAS Data Sets にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = restaurants(name="placeholder", cuisine="American")
session.add(new_rec)
session.commit()

SAS Data Sets Data を更新（UPDATE）

SAS Data Sets data 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、SAS Data Sets にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(restaurants).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.cuisine = "American"
session.commit()

SAS Data Sets Data を削除（DELETE）

SAS Data Sets data 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(restaurants).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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