6．オブジェクト指向データベース

基礎知識

Pythonのデータ型

Pythonでは，type関数を使用してデータ型を確認できる．Pythonは動的型付け言語であり，変数の型は実行時に変更できる．以下に，数値型（int）と文字列型（str）の基本的な使用例を示す．

a = 100
print(type(a))
b = "Hello!"
print(type(b))

リスト（list）

リストは，データの配列構造である．Pythonのリストは可変長で，異なる型の要素も格納できる．以下に，連続する4つの整数を含むリストの生成例を示す．

v = [100, 101, 102, 103]
print(v)

数列の生成にはrange関数が使用できる．range(開始値, 終了値, 増分) の形式で，等差数列を効率的に生成する．

u = range(1, 11, 2)
print(u)

辞書（dictionary）

辞書は，キーと値のペアを管理するデータ構造である．ハッシュテーブルを使用しており，キーによる高速なデータアクセスが可能である．以下に，辞書の基本的な使用例を示す．

d = {'x': 100, 'y': 200}
print(d)

辞書は動的に要素を追加できる．

d = {'x': 100, 'y': 200}
d['z'] = 300
print(d)

keys() メソッドを使用して，すべてのキーを取得できる．

print(d.keys())

デコレータ（@記号）

デコレータは，関数やクラスの動作を変更・拡張するための機能である．@記号を使用して，関数やクラスの定義の前に記述する．デコレータを使用することで，コードの再利用性が向上する．

データ処理基盤

pandas

pandasは，Pythonにおける強力なデータ解析ライブラリである．表形式データの操作や統計解析に特化した機能を提供する．

pandasのSeries

Seriesは，インデックス付きの1次元配列構造である．NumPy（数値計算ライブラリ）をベースとした高速な演算と，統計分析機能を提供する．

import pandas as pd
s = pd.Series([100, 101, 102, 103])
print(s)
s.describe()

pandasのDataFrame

DataFrameは，2次元のテーブルデータを扱うための主要なデータ構造である．以下に，基本的な使用例を示す．

import pandas as pd
x = pd.DataFrame()
x['id'] = [1, 2]
x['name'] = ['apple', 'orange']
x['price'] = [80, 150]
print(x)

新しい列の追加も容易に行える．

x['color'] = ['red', 'orange']
print(x)

DataFrameの各列はSeries型として扱われ，高度な統計分析機能を利用できる．

import pandas as pd
x = pd.DataFrame()
x['id'] = [1, 2]
x['name'] = ['apple', 'orange']
x['price'] = [80, 150]
print(x.keys())
print(x['price'])
print(type(x['price']))
print(x['price'].describe())

条件に基づくデータの抽出には，queryメソッドを使用する．

import numexpr
x.query("price > 100")

numexprは数式評価ライブラリであり，pandasのqueryメソッドの演算を高速化する．

CSVファイルの操作

CSVファイルの読み込み

Windowsシステムでのファイルパスは，バックスラッシュをエスケープする必要がある．ヘッダー行がある場合は，header=0を指定する．

import pandas as pd
iris = pd.read_csv('C:\\iris.csv', header=0)
print(iris)

CSVファイルの書き出し

DataFrameをCSVファイルとして保存する．

x.to_csv('x.csv')

データベース

オブジェクト指向データベース

オブジェクト指向データベースは，プログラムで使用しているオブジェクトを直接永続化（プログラム終了後もデータを保持すること）できる特徴を持つ．

ZODB（Zope Object Database）

ZODBは，Pythonオブジェクトの永続化に特化したデータベースシステムである．オブジェクトリレーショナルマッピング（オブジェクトとリレーショナルデータベース間のデータ変換）を必要とせず，トランザクション（データベース操作の一貫性を保証する仕組み）機能を備えている．

ZODBの基本操作

データベースの接続

以下のコードは，ZODBデータベースへの接続と初期化を行う．指定したファイルが存在しない場合は，自動的に作成される．

import ZODB
import ZODB.FileStorage
storage = ZODB.FileStorage.FileStorage('hoge.fs')
db = ZODB.DB(storage)
conn = db.open()

ルートオブジェクトの操作

ZODBのルートオブジェクトは辞書と同様のインターフェースを持ち，キーと値のペアとしてデータを格納できる．

import ZODB
import ZODB.FileStorage
storage = ZODB.FileStorage.FileStorage('hoge.fs')
db = ZODB.DB(storage)
conn = db.open()
root = conn.root()
print(root.keys())
root['rose'] = 'red'
root['banana'] = 'yellow'
print(root.keys())
print(root)

データを永続化するには，transactionモジュールを使用する．具体的には，import transaction を行い，transaction.commit() を実行する必要がある．

演習準備

この演習では Python を使用する。Python がインストールされていない場合は，下記の「Python 3.12 のインストール（Windows 上）」を展開し，手順に従いインストールすること。下記の「必要なライブラリのインストール」を実施すること。

Python 3.12 のインストール（Windows 上） [クリックして展開]

以下のいずれかの方法で Python 3.12 をインストールする。Python がインストール済みの場合、この手順は不要である。

方法1：winget によるインストール

管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

winget install -e --id Python.Python.3.12 --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 AssociateFiles=1 InstallLauncherAllUsers=1"

--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。

方法2：インストーラーによるインストール

  1. Python 公式サイト（https://www.python.org/downloads/）にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンから Windows 用インストーラーをダウンロードする。
  2. ダウンロードしたインストーラーを実行する。
  3. 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」に必ずチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから python コマンドを実行できない。
  4. 「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。

インストールの確認

コマンドプロンプトで以下を実行する。

python --version

バージョン番号（例：Python 3.12.x）が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。

演習

pandasを使用したデータ分析

以下の手順で，CSVファイルのデータをpandasで分析する．

  1. CSVファイルの読み込み
import pandas as pd
iris = pd.read_csv('C:\\iris.csv', header=0)
print(iris)
  1. 基本的な統計分析
print(iris.describe())
print(type(iris))
print(iris.keys())
print(iris['sepal_length'])
print(iris['sepal_width'])

ZODBでのデータ永続化

以下の手順で，データをZODBに保存する．

  1. データベースへの接続と初期状態の確認
import ZODB
import ZODB.FileStorage
storage = ZODB.FileStorage.FileStorage('hoge.fs')
db = ZODB.DB(storage)
conn = db.open()
root = conn.root()
print(root.keys())
root['rose'] = 'red'
root['banana'] = 'yellow'
print(root.keys())
print(root)
  1. Irisデータセットの保存
root['iris_data'] = iris
print(root.keys())
print(root)
print(root['iris_data'])
  1. 追加データの保存
root['v'] = [100, 101, 102, 103]
root['d'] = {'x':100, 'y':200}
print(root.keys())
print(root)