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

au PAY Market のデータ への接続

au PAY Market 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。

au PAY マーケットに接続するには、ShopId およびApiKey が必要です。

au PAY マーケットへのアクセスの設定

ShopId およびApiKey を取得するには、以下の手順に従ってください。

• Wow! manager サイトにログインして、「各種お申し込み」メニューの「API利用申請」に移動します。
• API利用規約に同意します。
• 「APIキーの発行はこちら」をクリックします。
• 「発行」ボタンをクリックして、API キーを生成します。
• 「接続元IPアドレスを登録」に、対象とするIP アドレスを入力します。
• 「登録」ボタンをクリックして、設定を保存します。

au PAY マーケットアカウントの認証

次の接続プロパティを設定して接続します。

• ShopId：接続先のau PAY マーケットShop ID を設定。
• ApiKey：API キーを設定。au PAY マーケットストアアカウントから取得したAPI キーです。
• UseSandbox：Sandbox 環境に接続する場合はTrue を設定。

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 au PAY Market 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 au PAY Market 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、au PAY Market 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("aupaymarket:///?ApiKey=MyApiKey&ShopId=MyShopId")

au PAY Market 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、Items 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 Items(base):
	__tablename__ = "Items"
	ItemCode = Column(String,primary_key=True)
	Price = Column(String)
	...

au PAY Market 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("aupaymarket:///?ApiKey=MyApiKey&ShopId=MyShopId")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Items).filter_by(ItemCode="99a87c0x3"):
	print("ItemCode: ", instance.ItemCode)
	print("Price: ", instance.Price)
	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

Items_table = Items.metadata.tables["Items"]
for instance in session.execute(Items_table.select().where(Items_table.c.ItemCode == "99a87c0x3")):
	print("ItemCode: ", instance.ItemCode)
	print("Price: ", instance.Price)
	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。

au PAY Market のデータ の挿入

au PAY Market 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 au PAY Market にプッシュします。

new_rec = Items(ItemCode="placeholder", ItemCode="99a87c0x3")
session.add(new_rec)
session.commit()

au PAY Market のデータ の更新

au PAY Market 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 au PAY Market にプッシュします。

updated_rec = session.query(Items).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.ItemCode = "99a87c0x3"
session.commit()

au PAY Market のデータ の削除

au PAY Market 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(Items).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

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