SQLAlchemy ORM を使用して Python で Linear のデータ にアクセスする方法

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
SQLAlchemy オブジェクトリレーショナルマッピングを使用して、Linear のデータ を操作する Python アプリケーションとスクリプトを作成します。



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 Linear と SQLAlchemy ツールキットを使用して、Linear 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 Linear 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 Linear 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。Linear 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 Linear 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。

Linear のデータ への接続

Linear 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。

Linear への認証には、個人用 API キーまたは OAuth 2.0 を使用できます。ご自身の Linear アカウントで接続する場合は、API キーを使うのが最も手軽です。

API キーによる認証

以下の接続プロパティを設定します。

  • AuthScheme：APIKey に設定します。
  • APIKey：Linear の個人用 API キー。

個人用 API キーを作成するには、Linear にログインして Settings > Security & access > Personal API keys を開き、New API key を選択して作成します。キーは一度しか表示されないため、すぐにコピーしておきましょう。

OAuth による認証

OAuth を使用するには、Linear にカスタム OAuth アプリケーションを登録する必要があります（Settings > API > OAuth applications）。登録すると OAuthClientId と OAuthClientSecret が発行されます。対応しているフローは以下の 2 つです。

  • Authorization code：AuthScheme を OAuth、InitiateOAuth を GETANDREFRESH に設定し、OAuthClientId、OAuthClientSecret、およびアプリケーションで定義した CallbackURL（例：http://localhost:33333）を指定します。ドライバーがブラウザで Linear を開くので、アクセスを許可してください。
  • Client credentials：AuthScheme を OAuthClient に設定し、OAuthClientId と OAuthClientSecret を指定します。アプリケーション自体を認証するためブラウザ操作は不要で、マシン間（M2M）連携に適しています。

デフォルトでは、ドライバーは read,write スコープをリクエストします。アクセストークンは有効期限が切れると自動で更新されます。

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 Linear 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 Linear 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、Linear 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("linear:///?AuthScheme=APIKey&APIKey=myAPIKey")

Linear 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、Team 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 Team(base):
	__tablename__ = "Team"
	id = Column(String,primary_key=True)
	name = Column(String)
	...

Linear 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("linear:///?AuthScheme=APIKey&APIKey=myAPIKey")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Team).filter_by(key="ENG"):
	print("id: ", instance.id)
	print("name: ", instance.name)
	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


Team_table = Team.metadata.tables["Team"]
for instance in session.execute(Team_table.select().where(Team_table.c.key == "ENG")):
	print("id: ", instance.id)
	print("name: ", instance.name)
	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 Linear の30日間の無料トライアルをダウンロードして、Linear 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。

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