SQLAlchemy ORM を使って、Python でSlack データに連携する方法

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 Slack は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Slack にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Slack データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でSlack 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。

1. Slack 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
2. Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにSlack データを連携
3. 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Slack 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Slack 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、Slack データに連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("slack///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

接続情報の取得

Slack はOAuth 認証標準を利用しています。OAuth を使って認証するには、Slack 側でアプリケーションを作成してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得してください。 認証方法については、ヘルプドキュメントの「Slack への接続」を参照してください。

Slack 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、Channels 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 Channels(base):
	__tablename__ = "Channels"
	Id = Column(String,primary_key=True)
	Name = Column(String)
	...

Slack 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("slack///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Channels).filter_by(IsPublic="True"):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Name: ", instance.Name)
	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

Channels_table = Channels.metadata.tables["Channels"]
for instance in session.execute(Channels_table.select().where(Channels_table.c.IsPublic == "True")):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Name: ", instance.Name)
	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。

Slack データの挿入（INSERT）

Slack 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、Slack にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Channels(Id="placeholder", IsPublic="True")
session.add(new_rec)
session.commit()

Slack データを更新（UPDATE）

Slack 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、Slack にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Channels).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.IsPublic = "True"
session.commit()

Slack データを削除（DELETE）

Slack 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(Channels).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

Slack 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。