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

Sybase のデータ への接続

Sybase 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。

Sybase は、Basic 認証、Kerberos 認証、LDAP 認証などの認証方法をいくつかサポートしています。

Basic 認証を使用した接続

次を設定してデータを認証し接続します。User およびPassword を設定してSybaseIQ 認証を使用します。

• User：認証Sybase ユーザーのユーザー名に設定。
• Password：認証Sybase ユーザーのパスワードに設定。
• Server：SybaseIQ またはSAP SQL Anywhere データベースインスタンスの名前またはネットワークアドレスに設定。
• Database：指定されたサーバーで実行されているSybaseIQ またはSAP SQL Anywhere データベースの名前に設定。

オプションで、UseSSL をtrue に設定することにより、TLS/SSL で接続を保護できます。

Note： 上記のCData 製品 設定でSAP SQL Anywhere のインスタンスに接続することもできます。

Kerberos 認証を使用した接続

Kerberos 認証を活用するには、次の接続プロパティを使用してそれを有効にすることから始めます。

• AuthScheme：Kerberos に設定すると、Sybase への認証に使用されます。

Kerberos 認証用に設定する必要がある接続プロパティに関しては、Kerberos の使用 情報を参照してください。

以下は接続文字列の例です。

Server=MyServer;Port=MyPort;User=SampleUser;Password=SamplePassword;Database=MyDB;Kerberos=true;KerberosKDC=MyKDC;KerberosRealm=MYREALM.COM;KerberosSPN=server-name

LDAP 認証を使用した接続

LDAP 認証で接続するには、LDAP 認証メカニズムを使用するようにSybase サーバーサイドを設定する必要があります。

LDAP 用にSybase を設定したら、Basic 認証と同じクレデンシャルを使用して接続できます。

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 Sybase 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 Sybase 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、Sybase 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("sybase:///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Database=mydatabase&Charset=iso_1")

Sybase 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、Products 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 Products(base):
	__tablename__ = "Products"
	Id = Column(String,primary_key=True)
	ProductName = Column(String)
	...

Sybase 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("sybase:///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Database=mydatabase&Charset=iso_1")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Products).filter_by(ProductName="Konbu"):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("ProductName: ", instance.ProductName)
	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

Products_table = Products.metadata.tables["Products"]
for instance in session.execute(Products_table.select().where(Products_table.c.ProductName == "Konbu")):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("ProductName: ", instance.ProductName)
	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。

Sybase のデータ の挿入

Sybase 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 Sybase にプッシュします。

new_rec = Products(Id="placeholder", ProductName="Konbu")
session.add(new_rec)
session.commit()

Sybase のデータ の更新

Sybase 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 Sybase にプッシュします。

updated_rec = session.query(Products).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.ProductName = "Konbu"
session.commit()

Sybase のデータ の削除

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