ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
Pythonエコシステムには、多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。CData Python Connector for Domino は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで HCL Domino にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、HCL Domino データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でHCL Domino に連携して、データを取得、 する方法を説明します。
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
CData Python Connectors では、1.データソースとしてHCL Domino の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします:
pip install sqlalchemy
モジュールのインポートを忘れずに行います:
import sqlalchemy
次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、HCL Domino データに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("domino///?Server=https://domino.corp.com&Database=names.nsf&Port=3002&SSLClientCertType=PEMKEY_FILE&SSLClientCert=full_path_of_certificate.pem&SSLServerCert=*")
CData 製品を経由してDomino に接続するには、「Proton コンポーネント」のインストールが必要です。通常、 Proton はAppDev パックの一部として配布されています。Proton またはAppDev パックの入手およびインストール方法については、HCL のドキュメントを参照してください。
CData 製品は匿名アクセス、またはクライアント証明書の提供によりProton を認証できます。 これらのオプションは両方ともDomino で特定の設定が必要です。
次の2セクションでは、接続に必要な事前設定について説明します。使用したい認証方法に対応するセクションを参照してください。
クライアント証明書による認証では、CData 製品は専用のユーザーアカウントとして接続します。このユーザーには、接続するすべてのデータベースに対するdesigner またはそれ以上のアクセス権が付与する必要があります。
また、CData 製品を使用するためにはユーザーがインターネット証明書を取得する必要があります。サーバーコンソールで以下のコマンドを実行することで、Proton にこの証明書を作成させることができます。 APPUSER はCData 製品でアクセス設定するユーザーアカウント名、ADMINISTRATOR は証明書を受け取るユーザー名です。
load proton --setupclient "APPUSER" --sendto "ADMINISTRATOR"新しい証明書は、Notes のADMINISTRATOR メールボックスから利用できます。証明書は、クライアント証明書(clientcert)およびキー(clientkey)の2ファイルに分けて送信される場合があります。 キーファイルのテキストを証明書ファイルの末尾にコピーアンドペーストして、2つのファイルを結合する必要があります。
匿名アクセスでは、CData 製品はAnonymous という一般的なユーザーアカウントで接続します。 接続するすべてのデータベースには、次の2つの権限が設定される必要があります。
接続するには以下を設定します。
CData 製品は、クライアント証明書を使用してProton に認証することも、匿名アクセスで認証することも可能です。
クライアント証明書で認証するには以下を設定します。
匿名認証を使用するには、AuthScheme をAnonymous に設定します。
接続を確立したら、OR マッパー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。本記事では、ByName テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド(カラム)を定義します。
base = declarative_base() class ByName(base): __tablename__ = "ByName" Name = Column(String,primary_key=True) Address = Column(String) ...
マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。
engine = create_engine("domino///?Server=https://domino.corp.com&Database=names.nsf&Port=3002&SSLClientCertType=PEMKEY_FILE&SSLClientCert=full_path_of_certificate.pem&SSLServerCert=*") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(ByName).filter_by(City="Miami"): print("Name: ", instance.Name) print("Address: ", instance.Address) print("---------")
ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。
ByName_table = ByName.metadata.tables["ByName"] for instance in session.execute(ByName_table.select().where(ByName_table.c.City == "Miami")): print("Name: ", instance.Name) print("Address: ", instance.Address) print("---------")
より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。
このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。
日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。