SQLAlchemy ORM を使用して Python で Microsoft Teams 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 Teams と SQLAlchemy ツールキットを使用して、Microsoft Teams 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 Microsoft Teams 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 Microsoft Teams 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。Microsoft Teams 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 Microsoft Teams 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。

Microsoft Teams のデータ への接続

Microsoft Teams 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。

組込みOAuth 接続でMS Teams にアクセス可能です。接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。詳細はヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」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 Microsoft Teams 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 Microsoft Teams 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、Microsoft Teams 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("msteams:///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH")

Microsoft Teams 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、Teams 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 Teams(base):
	__tablename__ = "Teams"
	subject = Column(String,primary_key=True)
	location_displayName = Column(String)
	...

Microsoft Teams 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("msteams:///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Teams).filter_by(Id="Jq74mCczmFXk1tC10GB"):
	print("subject: ", instance.subject)
	print("location_displayName: ", instance.location_displayName)
	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

Teams_table = Teams.metadata.tables["Teams"]
for instance in session.execute(Teams_table.select().where(Teams_table.c.Id == "Jq74mCczmFXk1tC10GB")):
	print("subject: ", instance.subject)
	print("location_displayName: ", instance.location_displayName)
	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。

Microsoft Teams のデータ の挿入

Microsoft Teams 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 Microsoft Teams にプッシュします。

new_rec = Teams(subject="placeholder", Id="Jq74mCczmFXk1tC10GB")
session.add(new_rec)
session.commit()

Microsoft Teams のデータ の更新

Microsoft Teams 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 Microsoft Teams にプッシュします。

updated_rec = session.query(Teams).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Id = "Jq74mCczmFXk1tC10GB"
session.commit()

Microsoft Teams のデータ の削除

Microsoft Teams 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(Teams).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 Teams の30日間の無料トライアルをダウンロードして、Microsoft Teams 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。