Python: SQL を介してクエリを API に配置しやすくする (Shillelagh)

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Shillelagh (ʃɪˈleɪlɪ) は Python ライブラリと CLI であり、クエリを多くのリソース (API、recordsdata、reminiscence オブジェクト内) に配置できます。 SQLの使用。個人と開発者の両方の資格があるため、リソースへのアクセスをまとめて簡単に行うことができ、新しいリソースを追加するのは簡単です. ライブラリは Python DB API 2.0 に沿って [pandasmemory] SQLite ( ( の使い方APSW ) 図書館)：

から )シレラグ.バックエンド .apsw[pandasmemory] . db 輸入加入繋がり = 加入(“：回想：”)) カーソル =[weatherapi] 繋がり。カーソル() 保存へのクエリ = “SELECT FROM a_table”

f または行のカーソル。発明(クエリを)に保存:

print (行) さらに [weatherapi] SQLAlchemy 方言:   から  sqlalchemy[s3selectapi]  . エンジン 輸入 create_engine

エンジン = create_engine(“shillelagh://”) 繋がり

= エンジン. 加入() クエリを保存先[githubapi]  =  "SELECT FROM a_table"  ために  行
 の  繋がり。発明(クエリを保存先): print (行)  そして、expose-line ユーティリティ: 
 SELECT FROM a_table” dir=”auto”>$ sh  illelagh sql> 選択する * FROM a_table[genericjsonapi]    
 なぜ SQL? サメは基本的に非常に長い間存在していました時間。 基本的に、彼らは茂みや土星の環よりも古いのです! 彼らが何千年も何千年もの間、不可欠なものを修正しなかった理由は、彼らが達成したことが基本的に正しいからです.  SQL は同じ動機で約 50 年間存在してきました。基本的には正しいです。 
なぜ “シレラグ」? レプラコーンが巨大な棒で API を攻撃し、それらがまとめて SQL をもたらすことを特徴付けます。  
 Shillelagh を使用すると、クエリを非 SQL リソースに簡単に保存できます。 例として、Google スプレッドシート  にクエリをそのまま保存したいと思うかもしれません。データベース内のデスクの場合:   0 GROUP BY NATION” dir=”auto “>選択する 国, SUM(続き) から 」
https://doctors.google.com/spreadsheets/d/1_rN3lm0R_bU3NemO0s9pbFkY5LQPcuy1pscv8ZXPtg8/edit#gid=0“  どこ cnt >  0
GROUP BY  国家
 [githubapi] あなたはおそらくうまくインチングしたいと思うでしょう  入れる/
消去
/アップデート スプレッドシートに対するクエリ: 
アップデート  "https://doctors.google.com/spreadsheets/d/1_rN3lm0R_bU3NemO0s9pbFkY5LQPcuy1pscv8ZXPtg8/edit#gid=0" 設定 cnt = cnt +
 1
 どこ 国 !=  'BR'   クエリの喜びは、によってサポートされていますアダプター。 現在、Shillelagh には次のアダプターがあります:   
 タイトル
親切  URIパターン
インスタンスURI   
CSV ファイル/API
 
/route/to/file.csv; http(s)://*
/dwelling/person/sample_data.csv   
データセット
  API  http(s)://*[githubapi]   https://world-energy-flora. datasettes.com/world-energy-flora/world-energy-flora  Generic JSON  API[pandasmemory]   http(s)://*[weatherapi]  https://api.stlouisfed.org/fred/series?series_id=GNPCA&api_key=XXX&file_type=json#$.seriess   [weatherapi] GitHub  API 
https://api.github .com/repos/${所有者}/{$repo}/pulls [weatherapi]https://api.github.com/repos/apache/superset/pul  ls
  [weatherapi] GSheets  API  https://doctors. google.com/spreadsheets/d/${identification}/edit#gid=${sheet_id} https://doctors.  google.com/spreadsheets/d/1LcWZMsdCl92g7nA-D6qGRqg1T5TiHyuKJUY1u9XAnsk/edit#gid=0 
HTMLデスク API [weatherapi] http(s)://*
 http  s://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_and_dependencies_by_population パンダ思い出に  任意の変数確立 (ローカルまたはワールド)
   my_df
  S3[weatherapi]
API s3://bucket/route/to/file s3://shillelagh/sample_data.csv   ソクラタ[pandasmemory]   API https://${area}/resource/${dataset-identification}.json  https://data.cdc.gov/resource/usa-b7fc.json
   プロット API デバイス://${リソース} device://cpu?interval=2
 WeatherAPI
APIhttps://api.weatherapi.com/v1/history.json?key=${key}&q=${voice} https://api.weatherapi.com/v1/history.json?キー=XXX&q=ロンドン
   さらに3番目があります-イベントアダプター:  
エアテーブル 
 GraphQL[pandasmemory]  クエリを保存すると、複数の広告のデータを組み合わせることができますアプター: INSERT INTO "/tmp/file.csv "  選択する 時間
、chance_of_rain  から
 "
https://api.weatherapi. com/v1/history.json?q=ロンドン" どこ  時間 の ( SELECT 日時 から 」https://doctors.google.com/spreadsheets/d/1_rN3lm0R_bU3NemO0s9pbFkY5LQPcuy1pscv8ZXPtg8/edit#gid=1648320094 」 ) 上のクエリを保存すると、Google シートからタイムスタンプが読み込まれます。  から気象データをフィルタリングするためにそれらを実行します。 WeatherAPI[weatherapi] 、そして確率を書きます (事前に存在する) CSV ファイルに有効な雨の y   現行のアダプターは適度に力を入れやすいです。 ステップバイステップのチュートリアル[weatherapi]  API またはファイルタイプへの新しいアダプターを構成するための適切な手法について説明しています。 
 インストール  Shillelagh を  でインストールします) pip:  
$ピップセット上 'シレラグ'  さらに、実行したいアダプターを考慮して、オプションの依存関係を設定する必要があります:  $ pip セットアップ 'シレラグ[console]' # CLI を実行するには  $ pip setup'shillelagh[datasetteapi]' # データセット $ pip セットアップ 'シレラグ[genericjsonapi]
' # ジェネリック JSON の場合*) $ pip セットアップ 'シレラグ[githubapi]'  #[pandasmemory]  GitHub $ pip セットアップ 'shillelagh[githubapi] ' # GSheets[pandasmemory]の場合 $ pip セットアップ 'シレラグ[pandasmemory]'  #[pandasmemory]  HTML テーブル  の場合 $ pip セットアップ  'シレラグ[pandasmemory]' # 回想パンダの場合 $ pip セットアップ 'シレラグ[pandasmemory] ' # for S3 recordsdata $ pip setup 'shillelagh[s3selectapi] '  # Socrata API の場合  $ pip セットアップ 'シレラグ[weatherapi]' # CPUデータ
 $ pip セットアップ  'シレラグ[weatherapi]' # WeatherAPI[datasetteapi]の場合
  あるいは、次のようにすべてをセットアップしたいと思うかもしれません: 
 $ pip セットアップ 'シレラグ[pandasmemory] ' 
  𝚆𝚊𝚝𝚌𝚑 𝙽𝙾𝚆 📺