SQLAlchemy ORM を使用して Python で Excel のデータ にアクセスする方法

Python の豊富なモジュールエコシステムを活用することで、迅速に作業を開始し、システムを効果的に統合できます。CData Python Connector for Microsoft Excel と SQLAlchemy ツールキットを使用して、Excel に接続された Python アプリケーションやスクリプトを構築できます。この記事では、SQLAlchemy を使用して Excel のデータ に接続し、クエリ、更新、削除、挿入を実行する方法を説明します。

CData Python Connector は最適化されたデータ処理機能を内蔵しており、Python からリアルタイムの Excel のデータ を操作する際に比類のないパフォーマンスを提供します。Excel に対して複雑な SQL クエリを発行すると、CData Connector はフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を直接 Excel にプッシュし、サポートされていない操作（多くの場合 SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。

Excel のデータ への接続

Excel のデータ への接続は、他のリレーショナルデータソースへの接続と同様です。必要な接続プロパティを使用して接続文字列を作成します。この記事では、接続文字列を create_engine 関数のパラメータとして渡します。

Authentication セクションのExcelFile には有効なExcel ファイルを設定する必要があります。

Amazon S3 内のExcel への接続

URI をバケット内のExcel ファイルに設定します。さらに、次のプロパティを設定して認証します。

• AWSAccessKey：AWS アクセスキー（username）に設定。
• AWSSecretKey：AWS シークレットキーに設定。

Box 内のExcel への接続

URI をExcel ファイルへのパスに設定します。Box へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Box への接続 を参照してください。

Dropbox 内のExcel への接続

URI をExcel ファイルへのパスに設定します。Dropbox へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Dropbox への接続 を参照してください。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。ユーザーアカウントフローでは、以下の接続文字列で示すように、ユーザー資格情報の接続プロパティを設定する必要はありません。

SharePoint Online SOAP 内のExcel への接続

URI をExcel ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。認証するには、User、Password、およびStorageBaseURL を設定します。

SharePoint Online REST 内のExcel への接続

URI をExcel ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。StorageBaseURL は任意です。指定しない場合、ドライバーはルートドライブで動作します。 認証するには、OAuth 認証標準を使用します。

FTP 内のExcel への接続

URI をExcel ファイルへのパスが付いたサーバーのアドレスに設定します。認証するには、User およびPassword を設定します。

Google Drive 内のExcel への接続

デスクトップアプリケーションからのGoogle への認証には、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定して、接続してください。詳細はドキュメントの「Google Drive への接続」を参照してください。

以下の手順に従って SQLAlchemy をインストールし、Python オブジェクトを通じて Excel にアクセスしてみましょう。

必要なモジュールのインストール

pip ユーティリティを使用して、SQLAlchemy ツールキットと SQLAlchemy ORM パッケージをインストールします。

pip install sqlalchemy
pip install sqlalchemy.orm

適切なモジュールをインポートします。

from sqlalchemy import create_engine, String, Column
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Python での Excel のデータ のモデリング

これで接続文字列を使用して接続できます。create_engine 関数を使用して、Excel のデータ を操作するための Engine を作成します。

注意: 接続文字列のプロパティに特殊文字が含まれている場合は、URL エンコードする必要があります。詳細については、SQL Alchemy ドキュメントを参照してください。

engine = create_engine("excel:///?Excel File='C:/MyExcelWorkbooks/SampleWorkbook.xlsx'")

Excel のデータ のマッピングクラスの宣言

接続を確立したら、ORM 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（この記事では、Sheet テーブルをモデル化します）。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使用して、一部またはすべてのフィールド（カラム）を定義した新しいクラスを作成します。

base = declarative_base()
class Sheet(base):
	__tablename__ = "Sheet"
	Name = Column(String,primary_key=True)
	Revenue = Column(String)
	...

Excel のデータ のクエリ

マッピングクラスを準備したら、セッションオブジェクトを使用してデータソースにクエリを実行できます。Engine をセッションにバインドした後、セッションの query メソッドにマッピングクラスを渡します。

query メソッドの使用

engine = create_engine("excel:///?Excel File='C:/MyExcelWorkbooks/SampleWorkbook.xlsx'")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Sheet).filter_by(Name="Bob"):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("Revenue: ", instance.Revenue)
	print("---------")

別の方法として、適切なテーブルオブジェクトと execute メソッドを使用することもできます。以下のコードはアクティブな session で動作します。

execute メソッドの使用

Sheet_table = Sheet.metadata.tables["Sheet"]
for instance in session.execute(Sheet_table.select().where(Sheet_table.c.Name == "Bob")):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("Revenue: ", instance.Revenue)
	print("---------")

JOIN、集計、制限などのより複雑なクエリの例については、拡張機能のヘルプドキュメントを参照してください。

Excel のデータ の挿入

Excel のデータ を挿入するには、マッピング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。セッションの commit 関数を呼び出して、追加されたすべてのインスタンスを Excel にプッシュします。

new_rec = Sheet(Name="placeholder", Name="Bob")
session.add(new_rec)
session.commit()

Excel のデータ の更新

Excel のデータ を更新するには、フィルタクエリで目的のレコードを取得します。次に、フィールドの値を変更し、セッションの commit 関数を呼び出して、変更されたレコードを Excel にプッシュします。

updated_rec = session.query(Sheet).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Name = "Bob"
session.commit()

Excel のデータ の削除

Excel のデータ を削除するには、フィルタクエリで目的のレコードを取得します。次に、アクティブな session でレコードを削除し、セッションの commit 関数を呼び出して、指定されたレコード（行）に対して削除操作を実行します。

deleted_rec = session.query(Sheet).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

無料トライアルと詳細情報

CData Python Connector for Microsoft Excel の30日間の無料トライアルをダウンロードして、Excel のデータ に接続する Python アプリとスクリプトの構築を始めましょう。ご質問がありましたら、サポートチームまでお問い合わせください。