Windows 7にpython 2.7.0およびTeradataモジュールをインストールしました。pythonからTDに接続してクエリを実行できません。
pip install Teradata
次に、ソースコードにteradataモジュールをインポートし、次のような操作を実行します。
Pythonが初めてで、テラデータに接続するための情報がありません。
Teradataに接続し、テーブルをPandasにエクスポートする方法はいくつかあります。 3つあります。
# You can install teradata via PIP: pip install teradata
# to get a list of your odbc drivers names, you could do: teradata.tdodbc.drivers
# You don’t need of coffee driver if using method='rest'.
# See sending data from df to teradata for connection example
import teradata
import pandas as pd
Host,username,password = 'Host','UID', 'PWD'
#Make a connection
udaExec = teradata.UdaExec (appName="test", version="1.0", logConsole=False)
with udaExec.connect(method="odbc",system=Host, username=username,
password=password, driver="DRIVERNAME") as connect:
query = "SELECT * FROM DATABASEX.TABLENAMEX;"
#Reading query to df
df = pd.read_sql(query,connect)
# do something with df,e.g.
print(df.head()) #to see the first 5 rows
import pyodbc
#You can install teradata via PIP: pip install pyodbc
#to get a list of your odbc drivers names, you could do: pyodbc.drivers()
#Make a connection
link = 'DRIVER={DRIVERNAME};DBCNAME={hostname};UID={uid};PWD={pwd}'.format(
DRIVERNAME=DRIVERNAME,hostname=hostname,
uid=username, pwd=password)
with pyodbc.connect(link,autocommit=True) as connect:
#Reading query to df
df = pd.read_sql(query,connect)
#You can install sqlalchemy via PIP: pip install sqlalchemy-teradata
#Note: It is not pip install sqlalchemy. If you already have sqlalchemy, you still need sqlalchemy-teradata to get teradata dialects
from sqlalchemy import create_engine
#Make a connection
link = 'teradata://{username}:{password}@{hostname}/?driver={DRIVERNAME}'.format(
username=username,hostname=hostname,DRIVERNAME=DRIVERNAME)
with create_engine(link) as connect:
#Reading query to df
df = pd.read_sql(query,connect)
giraffezモジュール を使用する4番目の方法があります。 MLOAD、FASTLOAD、BULKEXPORTなどに付属しているこのモジュールの使用を楽しんでいます。初心者向けの唯一の問題は、その要件(C/C++コンパイラ、Teradata CLIv2、TPT APIヘッダー/ libファイルなど)です。
注:セッションの終了を保証するためにコンテキストマネージャーを使用して、2018年7月13日に更新
更新:31-10-2018:teradataを使用してdfからteradataにデータを送信する
DfからTeradataにデータを送信できます。 「odbc」1 MBの制限とodbcドライバーの依存関係を回避するために、「rest」メソッドを使用できます。ドライバ引数の代わりに、ホストip_addressが必要です。 NB:dfの列の順序は、Teradataテーブルの列の順序と一致する必要があります。
import teradata
import pandas as pd
# Host_IP can be found by executing *>>nslookup viewpoint* or *ping viewpoint*
udaExec = teradata.UdaExec (appName="test", version="1.0", logConsole=False)
with udaExec.connect(method="rest",system="DBName", username="UserName",
password="Password", Host="Host_IP_ADDRESS") as connect:
data = [Tuple(x) for x in df.to_records(index=False)]
connect.executemany("INSERT INTO DATABASE.TABLEWITH5COL")
values(?,?,?,?,?)",data,batch=True)
「odbc」を使用すると、「[HY001] [Teradata] [ODBC Teradata Driver]メモリ割り当てエラー」エラーを回避するために、データを1MB未満のチャンクにチャンクする必要があります。
import teradata
import pandas as pd
import numpy as np
udaExec = teradata.UdaExec (appName="test", version="1.0", logConsole=False)
with udaExec.connect(method="odbc",system="DBName", username="UserName",
password="Password", driver="DriverName") as connect:
#We can divide our huge_df to small chuncks. E.g. 100 churchs
chunks_df = np.array_split(huge_df, 100)
#Import chuncks to Teradata
for i,_ in enumerate(chunks_df):
data = [Tuple(x) for x in chuncks_df[i].to_records(index=False)]
connect.executemany("INSERT INTO DATABASE.TABLEWITH5COL values(?,?,?,?,?)",data,batch=True)
Teradata Pythonモジュールおよびpython pyodbc.pydをインターネットからダウンロードします。cmdinstall setup.pyを使用してインストールします。
次に、テラデータに接続してデータを抽出するためのサンプルスクリプトを示します。
import teradata
import pyodbc
import sys
udaExec = teradata.UdaExec (appName="HelloWorld", version="1.0",
logConsole=False)
session = udaExec.connect(method="odbc", dsn="prod32",
username="PRODRUN", password="PRODRUN");
i = 0
REJECTED = 'R';
f = file("output.txt","w");sys.stdout=f
cursor = session.cursor();
ff_remaining = 0;
cnt = cursor.execute("SELECT SEQ_NO,FRQFBKDC,PNR_RELOC FROM ttemp.ffremaining ORDER BY 1,2,3 ").rowcount;
rows = cursor.execute("SELECT SEQ_NO,FRQFBKDC,PNR_RELOC FROM ttemp.ffremaining ORDER BY 1,2,3 ").fetchall();
for i in range(cnt):
ff_remaining = cursor.execute("select count(*) as coun from ttemp.ffretroq_paxoff where seq_no=? and status <> ?",(rows[i].seq_no,REJECTED)).fetchall();
print ff_remaining[0].coun, rows[i].seq_no, REJECTED;
Prayson's answerに追加するには、teradatasqlパッケージを使用できます( found on pypi )。このパッケージでは、Teradataドライバー(このパッケージ以外)をインストールする必要はありません。次のように使用します。
import teradatasql
import pandas as pd
with teradatasql.connect(Host='Host', user='username', password='password') as connect:
data = pd.read_sql('select top 5 * from table_name;', connect)