SQLAlchemy ORM を使用して Python で SAS xpt 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 SASxpt と SQLAlchemy ツールキットを使用して、SAS xpt 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 SAS xpt のデータ に接続し、クエリ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 SAS xpt 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。SAS xpt 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 SAS xpt 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。

SAS xpt のデータ への接続

SAS xpt 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。

ローカルSASXpt ファイルへの接続

URI をSASXpt ファイルを格納しているフォルダに設定すると、ローカルのSASXpt ファイルに接続できます。

S3 データソースへの接続

Amazon S3 ソースに接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します：

• URI：接続するバケット内のフォルダに設定。
• AWSAccessKey：AWS アカウントのアクセスキーに設定。
• AWSSecretKey：AWS アカウントのシークレットキーに設定。
• TemporaryLocalFolder：SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。

Azure Data Lake Storage Gen2 への接続

ADLS Gen2 に接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します：

• URI：ファイルシステムの名前およびSASXpt ファイルにコンタクトするフォルダの名前に設定。
• AzureAccount：Azure Data Lake storage アカウントの名前に設定。
• AzureAccessKey：Azure Data Lake storage Gen 2 ストレージアカウントのアクセスキーに設定。
• TemporaryLocalFolder：SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。

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 SAS xpt 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 SAS xpt 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、SAS xpt 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("sasxpt:///?URI=C:/folder")

SAS xpt 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、SampleTable_1 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 SampleTable_1(base):
	__tablename__ = "SampleTable_1"
	Id = Column(String,primary_key=True)
	Column1 = Column(String)
	...

SAS xpt 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("sasxpt:///?URI=C:/folder")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(SampleTable_1).filter_by(Column2="100"):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Column1: ", instance.Column1)
	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

SampleTable_1_table = SampleTable_1.metadata.tables["SampleTable_1"]
for instance in session.execute(SampleTable_1_table.select().where(SampleTable_1_table.c.Column2 == "100")):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Column1: ", instance.Column1)
	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。

無料トライアルと詳細情報

CData Python Connector for SASxpt の30日間の無料トライアルをダウンロードして、SAS xpt 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。