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SQLAlchemy ORM を使って、Python でSendGrid データに連携

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

SendGrid Data への接続

SendGrid 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。

SendGrid への接続をして、機能を利用するには、User およびPassword 接続プロパティを指定します。

制限された機能への接続には、APIKey 接続プロパティを代わりに設定します。詳しくは、ヘルプドキュメントの「Sendgrid への接続」を参照してください。

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SendGrid 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SendGrid 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、SendGrid data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("sendgrid///?User=admin&Password=abc123")

SendGrid 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、AdvancedStats 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 AdvancedStats(base):
	__tablename__ = "AdvancedStats"
	Name = Column(String,primary_key=True)
	Clicks = Column(String)
	...

SendGrid 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("sendgrid///?User=admin&Password=abc123")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(AdvancedStats).filter_by(Type="Device"):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("Clicks: ", instance.Clicks)
	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

AdvancedStats_table = AdvancedStats.metadata.tables["AdvancedStats"]
for instance in session.execute(AdvancedStats_table.select().where(AdvancedStats_table.c.Type == "Device")):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("Clicks: ", instance.Clicks)
	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。

SendGrid Data の挿入(INSERT)

SendGrid 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、SendGrid にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = AdvancedStats(Name="placeholder", Type="Device")
session.add(new_rec)
session.commit()

SendGrid Data を更新(UPDATE)

SendGrid 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、SendGrid にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(AdvancedStats).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Type = "Device"
session.commit()

SendGrid Data を削除(DELETE)

SendGrid 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(AdvancedStats).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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