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

SurveyMonkey のデータ への接続

SurveyMonkey 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。

SurveyMonkey はOAuth 2 認証標準を利用しています。SurveyMonkey がアンケートの回答を読むためにこれを必要とすることを考えると、アンケートを読むアカウントには有料プランのサブスクリプションが必要です。

SurveyMonkey への接続に使用できる認証方法は2つあります。

• プライベートoauth アプリケーションを登録するときに、パーソナルアクセストークンを使用します。
• パブリックoauth アプリケーションを登録するときに、OAuth を使用します。

パーソナルアクセストークンの使用

個人用トークンを使用して、自分のデータをテストし、アクセスします。個人用トークンを取得するには、ヘルプの「Creating a Custom OAuth App」の手順に従って、次の接続プロパティを設定します。

• OAuthAccessToken：アプリケーション設定で生成されたAccessToken に設定。
• InitiateOAuth：OFF に設定。

OAuth の使用

CData 製品はすでにSurveyMonkey にOAuth アプリケーションとして登録されています。そのため、デフォルトでは、自動的に埋め込みクレデンシャルを使用して接続します。

独自のカスタムOAuth アプリを使用したい場合は、ヘルプのCustom Credentials 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 SurveyMonkey 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 SurveyMonkey 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、SurveyMonkey 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("surveymonkey:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:portNumber")

SurveyMonkey 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、MySurvey_Responses 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 MySurvey_Responses(base):
	__tablename__ = "MySurvey_Responses"
	RespondentId = Column(String,primary_key=True)
	ChoiceId = Column(String)
	...

SurveyMonkey 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("surveymonkey:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:portNumber")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(MySurvey_Responses).filter_by(ChoiceText="blue"):
	print("RespondentId: ", instance.RespondentId)
	print("ChoiceId: ", instance.ChoiceId)
	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

MySurvey_Responses_table = MySurvey_Responses.metadata.tables["MySurvey_Responses"]
for instance in session.execute(MySurvey_Responses_table.select().where(MySurvey_Responses_table.c.ChoiceText == "blue")):
	print("RespondentId: ", instance.RespondentId)
	print("ChoiceId: ", instance.ChoiceId)
	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 SurveyMonkey の30日間の無料トライアルをダウンロードして、SurveyMonkey 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。