Azure Analysis Services Python Connector
Python から Azure Analysis Services への SQL ベースアクセス
Python ベースのデータアクセス、可視化、ORM、ETL、AI/ML、カスタムアプリを Azure Analysis Services と簡単に接続！
Azure Analysis Services データ連携用のPython ライブラリ。Azure Analysis Services データをpandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。 使いやすい Python Database API（DB-API）モジュールで、Azure Analysis Services データを Python およびあらゆる Python ベースアプリケーションに接続できます。
機能
仕様
CData Python Connectors の動作を確認！
CData Python Connectors に搭載された強力なデータ統合機能をビデオでご覧ください。
Python Connector の概要ビデオを見るAzure Analysis Services との Python 接続
Python を通じて、サポートされるあらゆるデータソースへのフル機能で一貫した SQL アクセス
Python で Azure Analysis Services に接続
CData Python Connector は、Database API（DB-API）インターフェースを活用して、幅広い標準的な Python データツールから Azure Analysis Services を簡単に操作できるようにします。Python でのデータへの接続と操作は、データソースに関係なく、基本的なパターンに従います：
- Azure Analysis Services への接続プロパティを設定
- Azure Analysis Services にクエリを実行してデータを取得または更新
- Azure Analysis Services データを Python データツールに接続
Python で Azure Analysis Services に接続する
Python からデータに接続するには、拡張機能をインポートして接続を作成します：
拡張機能をインポートすれば、使い慣れた Python モジュールやツールキットを使用して エンタープライズデータを操作でき、ビジネスを推進するアプリを迅速に構築できます。
import cdata. as mod
conn = mod.connect("[email protected]; Password=password;")
#Create cursor and iterate over results
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM AnalysisServicesData")
rs = cur.fetchall()
for row in rs:
print(row)
engine = create_engine("///Password=password&User=user")
df = pandas.read_sql("SELECT * FROM AnalysisServicesData", engine)
df.plot()
plt.show()
pandas で Azure Analysis Services データを可視化
Azure Analysis Services Python Connector のデータ中心のインターフェースにより、pandas や SQLAlchemy などの 人気ツールと簡単に連携して、リアルタイムでデータを可視化できます。
CData CLI で AI 支援開発
スキーマを理解する AI で Azure Analysis Services 連携を高速に構築
スキーマを自動検出する AI
AI コーディングツールは CData CLI を通じて Azure Analysis Services のスキーマにアクセスできます。テーブル名やカラム型を推測する必要はもうありません — AI は Python Connectors と同じメタデータを参照します。
AI は SQL を理解している
テーブル名・カラム名の探し方や SQL の生成方法は、AI が膨大な学習データからすでに熟知しています。カスタマイズ不要、ハルシネーションなし。AI が Azure Analysis Services のドメインスペシャリストとして機能します。
精度は上がり、トークンは減る
CData CLI はスキーマを自動検出し、フィルターや集計、JOIN を正確にプッシュダウンする高効率なクエリを実行します。これにより AI は、より少ないトークン使用量でより高い精度を実現します。
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