GearAPI version1.0
DocGearAPI
|
Public Member Functions | |
def | __init__ (self, is_macro_stop=False, is_language="ja-JP") |
def | output_log (self, is_content='No', is_result='Yes', is_recipe='No', is_document='No') |
def | add_realitem (self, table_name, add_position, new_item_name, item_type, file_name) |
def | append_row (self, table_name, row_count, start_row=1) |
def | calc (self, table_name, item_name, calc_string, row_count=-1, start_row=1, setid=-1) |
def | catalog (self, table_name, file_name, catalog_name, mode=None) |
def | read_csv (self, table_name, file_name) |
def | categorize (self, table_name, item_name, category_table_name) |
def | clear_ws (self) |
def | comment (self, comment) |
def | edit_comma (self, table_name, item_name, is_edit='Yes') |
def | compression (self, table_name) |
def | join (self, table_name, master_table_name, slave_table_name, master_setid, slave_setid, master_join_key, slave_join_key, is_in_out, is_transfer_item='No') |
def | create_table (self, row_count, table_name) |
def | db_codeset (self, db_codeset) |
def | db_load (self, file_name) |
def | db_save (self, file_name) |
def | delete_allset (self, table_name) |
def | delete_resultset (self, table_name, setid) |
def | delete_row (self, table_name, start_row, row_count, setid=-1) |
def | delete_item (self, table_name, item_name) |
def | delete_table (self, table_name) |
def | duplicate_table (self, table_name) |
def | duplicate_item (self, table_name, item_name) |
def | extract_set (self, table_name, setid, is_view_table_id='Yes', is_record_number='Yes', item_name_list=' *', new_table_name=None) |
def | extract_unique (self, table_name, setid, item_name_list=' *', is_keep_order='Yes') |
def | fill_cell (self, table_name, item_name, set_string, start_row=1, row_count=-1, setid=-1) |
def | sort_item (self, table_name, sort_key) |
def | transfer_item (self, table_name, item_name) |
def | float_format (self, table_name, item_name, digit) |
def | get_cell (self, table_name, item_name, start_row=1, row_count=1, setid=-1) |
def | get_tuple_asjson (self, table_name, start_row=1, fetch_size=128, setid=-1) |
def | get_tuple (self, table_name, start_row=1, fetch_size=128, setid=-1) |
def | get_itemlist (self, table_name) |
def | get_license_expiration (self) |
def | get_limit_cpu (self) |
def | get_memory (self, table_name) |
def | get_limit_memory (self) |
def | get_limit_row (self) |
def | get_setid_list (self, table_name) |
def | get_rowcount (self, table_name, setid=-1) |
def | get_tablelist (self) |
def | get_tablename (self, tableid) |
def | get_valuelist (self, table_name, setid, item_name) |
def | get_version (self) |
def | join_inout (self, table_name, is_slave, is_in_out) |
def | insert_row (self, table_name, row_count, start_row=1) |
def | join_realize (self, join_table_name, real_table_name, setid, master_rec_number='Yes', slave_rec_number='Yes', item_name_list=' *') |
def | load (self, file_name) |
def | move_item (self, table_name, item_name_list, item_name) |
def | overwrite (self, table_name, item_name, start_row, row_count, fill_string_list, is_ex_space='No', setid=-1) |
def | overwrite_batch (self, table_name, start_row, row_count, fill_string_list, setid=-1) |
def | rename_table (self, table_name, new_table_name) |
def | rename_item (self, table_name, item_name, new_item_name) |
def | save (self, file_name) |
def | search (self, table_name, item_name, setid, search_string) |
def | search_values (self, table_name, item_name, setid, search_string_list) |
def | search_values_bycsv (self, table_name, item_name, setid, file_name) |
def | search_values_bytable (self, table_name, item_name, setid, list_table_name, list_item_name, list_setid) |
def | search_string (self, table_name, setid, expression) |
def | setand (self, table_name, src_setid, dst_setid) |
def | set_cell (self, table_name, item_name, start_row, row_count, fill_string_list, setid=-1) |
def | set_comment (self, table_name, setid, comment_string) |
def | move_currentset (self, table_name, setid) |
def | delete_set (self, table_name, setid) |
def | setnot (self, table_name, setid) |
def | setor (self, table_name, src_setid, dst_setid) |
def | set_license (self, license_key) |
def | setsub (self, table_name, src_setid, dst_setid) |
def | sort (self, table_name, item_name, setid, sort_type='ASC') |
def | write_csv (self, table_name, file_name, setid, delimiter='CSV', write_top=1, write_bottom=-1, write_left=1, write_right=-1, is_header='Yes') |
def | write_csv_selectitem (self, table_name, file_name, setid, delimiter='CSV', write_top=1, write_bottom=-1, item_name_list=' *', is_header='Yes') |
def | convert_type (self, table_name, item_name, data_type) |
def | union (self, table_name, master_table_name, slave_table_name, master_setid, slave_setid, master_union_key, slave_union_key, is_master_tableid='Yes', is_slave_rec_number='Yes', is_delete_table='No') |
def | visible_item (self, table_name, item_name, is_visibility='Yes') |
def | xsum (self, table_name, setid, dimension_item_list, measure_item_list) |
def | load_arrow (self, table, columns=None) |
def | save_arrow (self, table_name, setid=-1, columns=None) |
def | read_parquet (self, table_name, file_name, columns=None) |
def | write_parquet (self, table_name, file_name, setid=-1, columns=None) |
def | start_sdc3 (self) |
def | get_data_type (self, table_name, item_name) |
Properties | |
LastMessage = property(fget=__get_message, fset=__set_message) | |
データサービス(Gear-API)クラス ※ Jupyter notebook/labでGear-APIを使用する場合、dataServerへのパス指定が必須です。 ※ macOSの場合、DYLD_LIBRARY_PATHでdi5engine/mac指へのパス指定が必須です。 Jupyter lab 起動例 cd ESPERiCフォルダーのパス export PYTHONPATH=$(cd "./server/dataService" && pwd):$PYTHONPATH export PYTHONPATH=$(cd "./server" && pwd):$PYTHONPATH ←←← start_sdc3 APIを使用するの場合のみ 必須 export DYLD_LIBRARY_PATH=$(cd "./server/di5engine/mac" && pwd) ←←← macOSの場合のみ 必須 Jupyter Lab
Definition at line 4 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.__init__ | ( | self, | |
is_macro_stop = False , |
|||
is_language = "ja-JP" |
|||
) |
コンストラクタ Parameters ---------- is_macro_stop : bool, default False 実行エラーが発生した場合に中断するか否か (True:中断、False:続行) is_language : str, default 'ja-JP' 言語 (ja-JP:日本語、en-US:英語)
Definition at line 19 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.add_realitem | ( | self, | |
table_name, | |||
add_position, | |||
new_item_name, | |||
item_type, | |||
file_name | |||
) |
項目の追加 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 add_position : str 追加位置(項目名)項目がない場合は”RecNo”を指定 new_item_name : str 追加項目名 item_type : str 追加項目のデータ型(String:文字列、Integer:整数、Double:浮動小数、Time:時刻、Date:日付、DateTime:日付時刻) file_name : str 項目ファイル名(拡張子付き)空項目を追加する場合は空白”” Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:追加項目ID、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1に、整数型の項目1を空項目で追加する ======================================================================== >>>dsx.add_realitem(“practice1”,”RecNo”,”項目1”,”Integer”,””) 1 >>>dsx.get_itemlist(“practice1”) [‘項目1’] ======================================================================== See Also ---------- 1.項目一覧取得(get_itemlist)で、項目が追加されたことを確認できます 2.追加位置についてはテーブルデータ取得(get_tuple)で確認できます ==================================== >>>dsx.get_tuple("practice1",1,10,1) [['SeqNo', 'RecNo'], ['1', '1']] ==================================== SeqNoとRecNoはテーブル作成時から既にある項目です
Definition at line 114 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.append_row | ( | self, | |
table_name, | |||
row_count, | |||
start_row = 1 |
|||
) |
行の追加 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 row_count : int 追加行数 start_row : int, default 1 追加位置行 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:追加行数、負:エラーコード) Examples ---------- 項目1の3行目に1行追加する ==================================================== >>> dsx.get_rowcount(“practice1”,1) 5 >>>dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,1) [‘あ’,’い’,’う’,’え’,’お’] >>>dsx.append_row(“practice1”,1,3) 1 >>> dsx.get_rowcount(“practice1”,1) 6 >>>dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,6,1) [‘あ’,’い’,’う’,’’,’え’ ,’お’] ==================================================== See Also ---------- 1.テーブルの行数取得(get_rowcount)で、行数が増えたことを確認できます 2.セルの値取得(get_cell)で、追加された行の位置を確認できます
Definition at line 210 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.calc | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name, | |||
calc_string, | |||
row_count = -1 , |
|||
start_row = 1 , |
|||
setid = -1 |
|||
) |
計算 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 項目名 calc_string : str 計算式 row_count : int, default -1 行数(マイナス値は全行が対象) start_row : int, default 1 計算開始行 setid : int, default -1 セットID(省略した場合はカレントセット) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- 項目1の整数全行に×1000をする =============================================================== >>>dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,1) [‘1’,’2’,’3’,’4’,’5’] >>>dsx.calc(“practice1”,”項目1”,’*(@項目1,1000)’,-1,1,1) 0 >>>dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,1) [‘1000’,’2000’,’3000’,’4000’,’5000’] =============================================================== Notes ---------- 計算式のみシングルクォーテーションで括ります See Also ---------- 1.セルの値取得(get_cell)で、計算結果を確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます 3.計算の構文についてはクッキングマニュアルのp.35,36をご参照ください Examples ---------- 項目1と項目2を文字列結合する ======================================================================================================================================== >>> dsx.get_tuple("practice1",1,50,1) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2'], ['1', '1', 'ア', 'カ'], ['2', '2', 'イ', 'キ'], ['3', '3', 'ウ', 'ク']] >>> dsx.calc("practice1","項目1",'$&($@項目1,$@項目2)',-1,1,1) 0 >>> dsx.get_tuple("practice1",1,50,1) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2'], ['1', '1', 'アカ', 'カ'], ['2', '2', 'イキ', 'キ'], ['3', '3', 'ウク', 'ク']] ======================================================================================================================================== Notes ---------- 計算式のみシングルクォーテーションで括ります See Also ---------- 1.テーブルデータ取得(get_tuple)で、文字列結合の結果を確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます 3.計算の構文についてはクッキングマニュアルのp.35,36をご参照ください
Definition at line 260 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.catalog | ( | self, | |
table_name, | |||
file_name, | |||
catalog_name, | |||
mode = None |
|||
) |
カタログファイル(StructInfo.txt)に従ってインポート 使用上の注意 CSVファイルとカタログファイル(StructInfo.txt)の文字エンコードは、エンジンのDB文字コードの設定と一致させて下さい。 カタログファイルは下記の形式で指定して下さい。 ファイル形式指定(必須) //CSV カンマ区切りファイル //TAB タブ区切りファイル //FIX 固定長データファイル 文字コード(任意:CSVファイルの文字エンコードがエンジンのDB文字コードと異なる場合に指定) //SHIFT-JIS シフトJIS //UTF-8 UTF-8 //MS932 MS932 (Windows 日本語) オプション(任意:先頭の項目行を読み飛ばす場合に指定) //CUTTOP dataType [tab] dataSize [tab] itemName dataType は次のいずれかを指定 I : 整数 F : 浮動小数 A : 文字列 D : 日付 T : 時刻 E : 日付時刻 dataSize はデータの長さを指定(固定長データファイルの場合のみ有効) itemName は項目名を指定 カタログファイルの指定例 //CSV //CUTTOP A [tab] [tab] 氏名 I [tab] [tab] 年齢 F [tab] [tab] 身長 F [tab] [tab] 体重 Parameters ---------- table_name : str テーブル名を定義 file_name : str インポートファイル名(拡張子付き) catalog_name : str カタログファイル名(拡張子付き StructInfo.txt) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:テーブルID、負:エラーコード)
Definition at line 343 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.categorize | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name, | |||
category_table_name | |||
) |
数値データのカテゴライズ Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 項目名 category_table_name : str カテゴリテーブル名(カテゴリテーブルの内容はクッキングマニュアルを参照) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:作成した項目ID、負:エラーコード) Examples ---------- 項目1をカテゴリーテーブルcategorize1によってカテゴライズする ===================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================== ※事前に作成したカテゴリーテーブルcategorize1をロードしています >>> dsx.get_tablelist() ['practice1', 'categorize1'] >>> dsx.get_tuple("practice1",1,50,1) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3'], ['1', '1', '1', '11', '21'], ['2', '2', '2', '12', '22'], ['3', '3', '3', '13', '23'], ['4', '4', '4', '14', '24'], ['5', '5', '5', '15', '25'], ['6', '6', '6', '16', '26'], ['7', '7', '7', '17', '27'], ['8', '8', '8', '18', '28'], ['9', '9', '9', '19', '29'], ['10', '10', '10', '20', '30']] >>> dsx.categorize("practice1","項目1","categorize1") 23 >>> dsx.get_tuple("practice1",1,50,1) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', 'categorize1_項目1_', '項目2', '項目3'], ['1', '1', '1', '奇数A', '11', '21'], ['2', '2', '2', '偶数A', '12', '22'], ['3', '3', '3', '奇 数B', '13', '23'], ['4', '4', '4', '偶数B', '14', '24'], ['5', '5', '5', '奇数C', '15', '25'], ['6', '6', '6', '偶数C', '16', '26'], ['7', '7', '7', '奇数D', '17', '27'], ['8', '8', '8', '偶数D', '18', '28'], ['9', '9', '9', '奇数E', '19', '29'], ['10', '10', '10', '偶数E', '20', '30']] ===================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================== See Also ---------- 1.テーブルデータ取得(get_tuple)で、カテゴライズを確認できます 2.数値カテゴライズおよびカテゴリ定義テーブルについては、クッキングマニュアルのp.75をご参照ください
Definition at line 442 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.clear_ws | ( | self | ) |
ワークスペースをクリア Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- ワークスペースをクリアする ====================================== >>>dsx.get_tablelist() [‘practice1’,’practice2’,’practice3’] >>>dsx.clear_ws() 0 >>>dsx.get_tablelist() >>> ======================================= See Also ---------- テーブル一覧取得(get_tablelist)で、ワークスペースをクリアしたことを確認できます
Definition at line 491 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.comment | ( | self, | |
comment | |||
) |
コメントと時刻を表示 Parameters ---------- comment : str 任意の文字列、DATETIMEは日付時刻を表示 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード)
Definition at line 524 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.compression | ( | self, | |
table_name | |||
) |
テーブルの圧縮・最適化 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1を圧縮する =================================== >>>dsx.get_memory(“practice1”) 17528 >>>dsx.compression(“practice1”) 0 >>>dsx.get_memory(“practice1”) 17408 =================================== See Also ---------- 使用メモリサイズ取得(get_memory)で、使用メモリサイズを確認できます
Definition at line 591 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.convert_type | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name, | |||
data_type | |||
) |
項目の型変換複製 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 項目名 data_type : str 変換するデータ型(String:文字列、Integer:整数、Double:浮動小数、Time:時刻、Date:日付、DateTime:日付時刻) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:生成された項目ID、負:エラーコード) Examples ---------- 項目1のデータ型を整数から浮動小数に変換する ==================================================================== >>>dsx.get_itemlist(“practice1”) [‘項目1’] >>>dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,1) [‘1’,’2’,’3’,’4’,’5’] >>>dsx.convert_type(“practice1”,”項目1”,”Double”) 24 >>>dsx.get_itemlist(“practice1”) [‘項目1’,’項目1_#1’] >>>dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,1) [‘1.0’,’2.0’,’3.0’,’4.0’,’5.0’] ==================================================================== See Also ---------- 1.項目一覧取得(get_itemlist)で、項目が追加されたことを確認できます 2.セルの値取得(get_cell)で、値が型変換されたことを確認できます
Definition at line 3226 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.create_table | ( | self, | |
row_count, | |||
table_name | |||
) |
新規テーブルを作成 Parameters ---------- row_count : int 行数 table_name : str テーブル名 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:テーブルID、負:エラーコード) Examples ---------- 5行のテーブル、practice1を作成する ======================================== >>>dsx.create_table(5,”practice1”) 2 >>>dsx.get_tablelist() [‘practice1’] >>>dsx.get_rowcount(“practice1”,1) 5 ======================================== See Also ---------- 1.テーブル一覧取得(get_tablelist)で、テーブルが追加されたことを確認できます 2.テーブルの行数取得(get_rowcount)で、追加したテーブルの行数を確認できます
Definition at line 694 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.db_codeset | ( | self, | |
db_codeset | |||
) |
DB文字コードの設定 Parameters ---------- db_codeset : str DB文字コード(UTF-8 または Shift_JIS) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- 1.文字コードをUTF-8にする ========================= >>>dsx.db_codeset(“UTF8”) 0 ========================= 2. 文字コードをSJISにする ============================== >>>dsx.db_codeset(“Shift_JIS”) 0 ==============================
Definition at line 737 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.db_load | ( | self, | |
file_name | |||
) |
ワークスペース(D5Dファイル)ロード Parameters ---------- file_name : str ワークスペースファイル名 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- ================================================================== >>>dsx.db_load("C:フォルダ\\フォルダ\\フォルダ\\practice99.D5D") 0 ================================================================== See Also ---------- D5Dファイル、D5Tファイルについてはクッキングマニュアルのp.2をご参照ください
Definition at line 775 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.db_save | ( | self, | |
file_name | |||
) |
ワークスペース(D5Dファイル)保存 Parameters ---------- file_name : str ワークスペースファイル名 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- ===================================================================== >>>dsx.db_save("C:フォルダ\\フォルダ\\フォルダ\\practice99.D5D") 0 ===================================================================== See Also ---------- D5Dファイル、D5Tファイルについてはクッキングマニュアルのp.2をご参照ください
Definition at line 808 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.delete_allset | ( | self, | |
table_name | |||
) |
すべてのセット(サブテーブル)の削除 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1のサブテーブルを全て削除する ================================================================================================ >>>dsx.get_setid_list("practice1") [[1, ''], [2, 'Search Set:1 [項目1]=あ'], [3, "SearchStrExp Set:1 項目1='あ' ..."]] >>>dsx.delete_allset("practice1") 0 >>>dsx.get_setid_list("practice1") [[1, '']] ================================================================================================ See Also ---------- セットID一覧取得(get_setid_list)で、サブテーブルが削除されたことを確認できます
Definition at line 841 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.delete_item | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name | |||
) |
項目の削除 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 項目名 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- 項目1を削除する =========================================================== >>>dsx.get_itemlist(“practice1”) [‘項目1’,’項目2’,’項目3’] >>>dsx.delete_item(“practice1”,”項目1”) 0 >>>dsx.get_itemlist(“practice1”) [’項目2’,’項目3’] =========================================================== See Also ---------- 項目一覧取得(get_itemlist)で、項目が削除されたことを確認できます
Definition at line 977 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.delete_resultset | ( | self, | |
table_name, | |||
setid | |||
) |
検索リザルトセット(サブテーブル)の削除 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 setid : int 削除セットID Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1の検索リザルトセットを削除する ==================================================================================== >>>dsx.get_setid_list("practice1") [[1, ''], [2, 'Search Set:1 [項目1]=あ'], [3, "SearchStrExp Set:1 項目1='あ' ..."]] >>>dsx.delete_resultset("practice1",3) 0 >>>dsx.get_setid_list("practice1") [[1, ''], [2, 'Search Set:1 [項目1]=あ']] ===================================================================================== See Also ---------- 1.セットID一覧取得(get_setid_list)で、セットが削除されたことを確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 880 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.delete_row | ( | self, | |
table_name, | |||
start_row, | |||
row_count, | |||
setid = -1 |
|||
) |
行の削除 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 start_row : int 削除開始行 row_count : int 削除行数(マイナス値は全行が対象) setid : int, default -1 セットID(省略した場合はカレントセット) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:削除行数、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1の3行目を削除する ============================================================== >>>dsx.get_rowcount(“practice1”,1) 10 >>>dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,1) [’あ’,’い’,’う’,’え’,’お’] >>>dsx.delete_row(“practice1”,3,1,1) 1 >>>dsx.get_rowcount(“practice1”,1) 9 >>>dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,1) [’あ’,’い’,’え’,’お’,’か’] ============================================================== See Also ---------- 1.テーブル行数取得(get_rowcount)で、行数の増減を確認できます 2.セルの値取得(get_cell)で、行が削除されたことを確認できます 3.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 923 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.delete_set | ( | self, | |
table_name, | |||
setid | |||
) |
セット(サブテーブル)の削除 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 setid : int 削除セットID Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1のセットIDが3のサブテーブルを削除する ====================================================================================================================== >>>dsx.get_setid_list("practice1") [[1, ''], [2, 'Search Set:1 [項目1]=あ'], [3, "SearchStrExp Set:1 項目1='あ' ..."]] >>>dsx.delete_set(“practice1”,3) 2 >>>dsx.get_setid_list("practice1") [[1, ''], [2, 'Search Set:1 [項目1]=あ']] ====================================================================================================================== See Also ---------- 1.セットID一覧取得(get_setid_list)で、セットIDが削除されたことを確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 2799 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.delete_table | ( | self, | |
table_name | |||
) |
テーブルをワークスペースから削除 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1を削除する ======================================================= >>> dsx.get_tablelist() [‘practice1’,’practice2’] >>> dsx.delete_table(“practice1”) 0 >>> dsx.get_tablelist() [’practice2’] ======================================================= See Also ---------- テーブル一覧取得(get_tablelist)で、テーブルが削除されたことを確認できます
Definition at line 1019 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.duplicate_item | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name | |||
) |
項目の複製 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 項目名 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:複製された項目ID、負:エラーコード) Examples ---------- 項目1を複製する =============================================================== >>> dsx.get_itemlist(“practice1”) [‘項目1’,’項目2’] >>> dsx.duplicate_item(“practice1”,”項目1”) 23 >>> dsx.get_itemlist(“practice1”) [‘項目1’, ‘項目1_#1’,’項目2’] ================================================================ See Also ---------- 項目一覧取得(get_itemlist)で、項目1が複製され項目1_#1が追加されたことを確認できます
Definition at line 1097 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.duplicate_table | ( | self, | |
table_name | |||
) |
テーブルの複製 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:複製されたテーブルID、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1を複製する ========================================================== >>> dsx.get_tablelist() [‘practice1’] >>> dsx.duplicate_table(“practice1”) 4 >>> dsx.get_tablelist() [‘practice1’,’practice1_#1’] ========================================================== See Also ---------- テーブル一覧取得(get_tablelist)で、複製されたテーブルを確認できます
Definition at line 1058 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.edit_comma | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name, | |||
is_edit = 'Yes' |
|||
) |
カンマ編集 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 項目名 is_edit : str, default 'Yes' 3桁区切りするか否か(Yes/No) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1の項目1に3桁区切りでカンマをつける ================================================== >>> dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,1) [‘1000’,’2000’,’3000’,’4000’,’5000’] >>> dsx.edit_comma(“practice1”,”項目1”,”Yes”) 0 >>> dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,1) [‘1,000’,’2,000’,’3,000’,’4,000’,’5,000’] ================================================== See Also ---------- セルの値取得(get_cell)で、カンマがついていることを確認できます
Definition at line 545 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.extract_set | ( | self, | |
table_name, | |||
setid, | |||
is_view_table_id = 'Yes' , |
|||
is_record_number = 'Yes' , |
|||
item_name_list = '*' , |
|||
new_table_name = None |
|||
) |
サブテーブル(セット)を実テーブルに抽出 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 setid : int セットID is_view_table_id : str, default 'Yes' Yes:テーブルIDを表示する、No:表示しない is_record_number : str, default 'Yes' Yes:RecNoを出力する、N0:出力しない item_name_list : list, default '*' 抽出項目名リスト("*"は全項目が対象) new_table_name : str, default None 抽出後のテーブル名(省略可) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:生成されたテーブルID、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1のサブテーブル(値リスト検索結果)を実テーブルに抽出する ========================================================================== >>> dsx.get_tablelist() ['practice1'] >>> dsx.get_setid_list("practice1") [[1, ''], [2, 'Search Set:1 [項目1] = 値リスト']] >>> dsx.extract_set("practice2",2,"No","Yes",["項目1"],"set1") 5 >>> dsx.get_tablelist() ['practice1','set1'] ========================================================================== See Also ---------- 1.テーブル一覧取得(get_tablelist)で、実テーブルに抽出したことを確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 1139 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.extract_unique | ( | self, | |
table_name, | |||
setid, | |||
item_name_list = '*' , |
|||
is_keep_order = 'Yes' |
|||
) |
ユニーク行の抽出 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 setid : int セットID item_name_list : list, default '*' 抽出項目名リスト("*"は全項目が対象) is_keep_order : str, default 'Yes' Yes:元の順序を保つ、No:保たない Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:生成されたセットID、負:エラーコード) Examples ---------- 項目1のユニーク行を抽出する =================================================================================================================================================================================================================================== >>> dsx.get_tuple("practice1",1,20,1) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1'], ['1', '1', 'あ'], ['2', '2', 'あ'], ['3', '3', 'い'], ['4', '4', 'う'], ['5', '5', 'う'], ['6', '6', 'え'], ['7', '7', 'え'], ['8', '8', 'お'], ['9', '9', 'お'], ['10', '10', 'お']] >>>dsx.extract_unique(“practice1”,1,[“項目1”],”Yes”) 2 >>> dsx.get_tuple("practice1",1,20,2) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1'], ['1', '1', 'あ'], ['2', '3', 'い'], ['3', '4', 'う'], ['4', '6', 'え'], ['5', '8', 'お']] =================================================================================================================================================================================================================================== Notes ---------- ユニーク行を抽出した際に生成されたセットIDが2なので、結果確認のテーブルデータ取得では引数(セットID)が2となります See Also ---------- 1.テーブルデータ取得(get_tuple)で、ユニーク行を抽出したことを確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 1196 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.fill_cell | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name, | |||
set_string, | |||
start_row = 1 , |
|||
row_count = -1 , |
|||
setid = -1 |
|||
) |
セルに値を入力 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 項目名 set_string : str 入力文字列 start_row : int, default 1 開始行 row_count : int, default -1 行数(マイナス値は全行が対象) setid : int, default -1 セットID(省略した場合はカレントセット) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:データ数、負:エラーコード) Examples ---------- 項目1の値を全て”あ”にする =========================================================================== >>> dsx.fill_cell(“practice1”,”項目1”,”あ”,1,-1,1) >>> dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,1) [‘あ’,’あ’,’あ’,’あ’,’あ’] =========================================================================== See Also ---------- 1.セルの値取得(get_cell)で、入力結果を確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます 3.同じ値を複数入力したい場合は値を入力(fill_cell)、違う値を複数入力したい場合は値書込み(set_cell)がおすすめです
Definition at line 1248 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.float_format | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name, | |||
digit | |||
) |
浮動小数データの小数点以下桁数を設定 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 項目名 digit : int 桁数 0~15 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- 浮動小数型の項目1の小数点以下を1桁にする ======================================================================== >>> dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,1) [‘1.000’,’2.000’,’3.000’,’4.000’,’5.000’] >>> dsx.float_format(“practice1”,”項目1”,1) 0 >>> dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,1) [‘1.0’,’2.0’,’3.0’,’4.0’,’5.0’] ======================================================================== See Also ---------- セルの値取得(get_cell)で、小数点以下の桁数を確認できます
Definition at line 1387 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.get_cell | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name, | |||
start_row = 1 , |
|||
row_count = 1 , |
|||
setid = -1 |
|||
) |
セルの値取得 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 項目名 start_row : int, default 1 開始行 row_count : int, default 1 行数 setid : int, default -1 セットID(省略した場合はカレントセット) Returns ------- ResultList : list セル値リスト(文字列) Examples ---------- 項目1の先頭から5行分のセルの値を取得する ====================================================================== >>> dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,1) [‘1000’,’2000’,’3000’,’4000’,’5000’] ====================================================================== See Also ---------- セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 1432 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.get_data_type | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name | |||
) |
項目のデータ型 # 整数 :2 # 浮動小数 :3 # 日付 :4 # 時刻 :5 # 文字列 :6 # 日付時刻 :7 # NUMERIC :8 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 項目名 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(2 ~ 8:成功、負:エラーコード)
Definition at line 3630 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.get_itemlist | ( | self, | |
table_name | |||
) |
項目一覧取得 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 Returns ------- ResultList : list 項目名リスト Examples ---------- テーブルpractice1の項目一覧を取得する ============================================================== >>> dsx.get_itemlist(“practice1”) [‘項目1’] ==============================================================
Definition at line 1599 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.get_license_expiration | ( | self | ) |
ライセンス有効期限取得 Returns ------- ResultStr : str 日付文字列
Definition at line 1630 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.get_limit_cpu | ( | self | ) |
使用可能CPU数(ライセンス情報)取得 Returns ------- ResultLong : int CPU数
Definition at line 1645 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.get_limit_memory | ( | self | ) |
使用可能メモリサイズ(ライセンス情報)取得 Returns ------- ResultLong : long メモリサイズ
Definition at line 1691 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.get_limit_row | ( | self | ) |
最大行数(ライセンス情報)取得 Returns ------- ResultLong : long 行数
Definition at line 1706 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.get_memory | ( | self, | |
table_name | |||
) |
テーブルの使用メモリサイズ取得 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 Returns ------- ResultLong : long メモリサイズ Examples ---------- テーブルpractice1の使用メモリサイズを取得する ============================================================== >>> dsx.get_memory(“practice1”) 16444 ==============================================================
Definition at line 1660 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.get_rowcount | ( | self, | |
table_name, | |||
setid = -1 |
|||
) |
テーブルの行数取得 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 setid : int, default -1 セットID(省略した場合はカレントセット) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:セットの行数、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1の行数を取得する ================================================================ >>> dsx.get_rowcount(“practice1”,1) 5 ================================================================ See Also ---------- セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 1742 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.get_setid_list | ( | self, | |
table_name | |||
) |
セットID一覧取得 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 Returns ------- ResultIntList : list セットリスト [ID, アトリビュート]
Definition at line 1721 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.get_tablelist | ( | self | ) |
テーブル一覧取得 Returns ------- ResultList : list テーブル名リスト Examples ---------- チューボーにあるテーブル一覧を取得する ====================================================== >>> dsx.get_tablelist() [‘practice1’] ======================================================
Definition at line 1780 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.get_tablename | ( | self, | |
tableid | |||
) |
テーブル名取得 Parameters ---------- tableid : int テーブルID Returns ------- ResultStr : str テーブル名 Examples ---------- テーブルID1~3のテーブル名を取得する ============================================================== >>>dsx.get_tablelist() ['practice1', 'practice2', 'practice3'] >>> dsx.get_tablename(1) 'practice1' >>> dsx.get_tablename(2) 'practice2' >>> dsx.get_tablename(3) 'practice3' =============================================================== Notes ---------- テーブルIDは自動的にロードした順でつけられます See Also ---------- テーブル一覧取得(get_tablelist)で全てのテーブルを確認できます
Definition at line 1805 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.get_tuple | ( | self, | |
table_name, | |||
start_row = 1 , |
|||
fetch_size = 128 , |
|||
setid = -1 |
|||
) |
テーブルデータ取得 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 start_row : int, default 1 取得開始行 fetch_size : int, default 128 取得行数(省略した場合はデフォルト値) setid : int, default -1 セットID(省略した場合はカレントセット) Returns ------- ResultList : list 文字列に変換した行配列データ(先頭行はカラム名配列) Examples ---------- テーブルpractice1のテーブルデータを取得する =================================================================================================================================================================================================================================== >>> dsx.get_tuple("practice1",1,30,1) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3'], ['1', '1', 'あ', 'か', 'さ'], ['2', '2', 'い', 'き', 'し'], ['3', '3', 'う', ' く', 'す'], ['4', '4', 'え', 'け', 'せ'], ['5', '5', 'お', 'こ', 'そ']] =================================================================================================================================================================================================================================== Notes ---------- 1つ目のリスト[SeqNo, RecNo,項目1,項目2,項目3]は列名(項目名)、2つ目以降のリスト内の値は列(項目)の順になっています See Also ---------- セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 1524 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.get_tuple_asjson | ( | self, | |
table_name, | |||
start_row = 1 , |
|||
fetch_size = 128 , |
|||
setid = -1 |
|||
) |
テーブルデータをJSON形式で取得 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 start_row : int, default 1 取得開始行 fetch_size : int, default 128 取得行数(省略した場合はデフォルト値) setid : int, default -1 セットID(省略した場合はカレントセット) Returns ------- ResultList : list 文字列に変換したJSON配列データ Examples ---------- テーブルpractice1をJSON形式で取得する ============================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================= >>> dsx.get_tuple_asjson("practice1",1,10,1) [{'SeqNo': '1', 'RecNo': '1', '項目1: 'あ', '項目2': 'か', '項目3': 'さ' }, {'SeqNo': '2', 'RecNo': '2', ' 項目1': 'い', '項目2': 'き', '項目3': 'し'}, {'SeqNo': '3', 'RecNo': '3', '項目1': 'う', '項目2': 'く', '項目3': 'す' }, {'SeqNo': '4', 'RecNo': '4', '項目1': 'え', '項目2': 'け', '項目3': 'せ'}, {'SeqNo': '5', 'RecNo': '5', '項目1': 'お', '項目2': 'こ', '項目3': 'そ'}] ============================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================= See Also ---------- セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 1479 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.get_valuelist | ( | self, | |
table_name, | |||
setid, | |||
item_name | |||
) |
値リスト取得 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 setid : int セットID item_name : str 項目名 Returns ------- ResultList : list 値リスト(最大5,000行、5,000行を超えた場合は後を切り捨て) Examples ---------- 項目1の値リストを取得する =============================================================== >>> dsx.get_valuelist("practice1",1,"項目1") ['', 'あ', 'い', 'う', 'え', 'お'] =============================================================== See Also ---------- セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 1850 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.get_version | ( | self | ) |
バージョン番号取得 Returns ------- ResultStr : str バージョン番号 Examples ---------- SDCV3のバージョンを取得する ================================================= >>> dsx.get_version() ‘2,22,0,1’ =================================================
Definition at line 1891 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.insert_row | ( | self, | |
table_name, | |||
row_count, | |||
start_row = 1 |
|||
) |
行の挿入 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 row_count : int 挿入行数 start_row : int, default 1 挿入位置行 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:挿入行数、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1の3行目に1行挿入する ======================================================================= >>> dsx.get_rowcount(“practice1”,1) 5 >>> dsx.get_cell("practice1","項目1",1,5,1) ['あ', 'い', 'う', 'え', 'お'] >>> dsx.insert_row("practice1",1,3) 1 >>> dsx.get_rowcount(“practice1”,1) 6 >>> dsx.get_cell("practice1","項目1",1,6,1) ['あ', 'い', '','う', 'え', 'お'] ======================================================================= See Also ---------- 1.テーブルの行数取得(get_rowcount)で、行数の増減を確認できます 2.セルの値取得(get_cell)で、行の挿入位置を確認できます
Definition at line 1968 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.join | ( | self, | |
table_name, | |||
master_table_name, | |||
slave_table_name, | |||
master_setid, | |||
slave_setid, | |||
master_join_key, | |||
slave_join_key, | |||
is_in_out, | |||
is_transfer_item = 'No' |
|||
) |
JOINテーブルを作成 Parameters ---------- table_name : str JOINテーブル名 master_table_name : str マスターテーブル名 slave_table_name : str スレーブテーブル名 master_setid : int マスターセットID slave_setid : int スレーブセットID master_join_key : list マスター側JOINキーリスト slave_join_key : list スレーブ側JOINキーリスト is_in_out : str Inner:内部JOIN、Outer:外部JOIN is_transfer_item : str, default 'No' Yes:項目転送あり、No:なし Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:JOINテーブルID、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1とpractice2を内部結合(InnerJOIN)する =============================================================================================================================================================================================================================================== >>> dsx.join("join1","practice1","practice2",1,1,["項目1"],["項目1"],"Inner","No") 6 >>> dsx.get_tablelist() ['practice1', 'practice2','join1'] >>> dsx.get_tuple("join1",1,50,1) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3', '項目1_#1', '項目2_#1', '項目3_#1'], ['1', '1', 'あ', 'か', 'さ', 'ア', 'カ', 'サ'], ['2', '2', 'い', 'き', 'し','イ', 'キ', 'シ'], ['3', '3', 'う', 'く', 'す', 'ウ', 'ク', 'ス']] =============================================================================================================================================================================================================================================== See Also ---------- 1.テーブル一覧取得(get_tablelist)で、JOINテーブルが追加されたことを確認できます 2.テーブルデータ取得(get_tuple)で、結合結果を確認できます
Definition at line 630 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.join_inout | ( | self, | |
table_name, | |||
is_slave, | |||
is_in_out | |||
) |
JOINテーブルのIN/OUT集合サブテーブル化 Parameters ---------- table_name : str JOINテーブル名 isSlave : str Yes:スレーブテーブルより抽出、No:マスターテーブルより抽出 isJoinOut : str IN:IN集合、OUT:OUT集合 Returns ------- ResultIntList : list 結果配列(セットが追加されたテーブルIDと生成されたセットID) Examples ---------- JOINテーブルjoin1のIN集合をサブテーブル化する =================================================================================================================================================================================================================================== ※practice1とpractice2をJOINしたものがjoin1となっています >>> dsx.get_tablelist() ['practice1', 'practice2', 'join1'] >>> dsx.get_setid_list("practice1") [[1, ''] >>> dsx.join_inout("join1","No","IN") [2, 2] >>> dsx.get_tablename("2") 'practice1' >>> dsx.get_setid_list("practice1") [[1, ''], [2, 'JoinIN isSlave No']] >>> dsx.get_tuple("practice1",1,20,2) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3', '項目1_#1'], ['1', '1', 'あ', 'か', 'さ', 'ア'], ['2', '2', 'い', 'き', 'し', 'イ'], ['3', '3', 'う', 'く', 'す', 'ウ']] =================================================================================================================================================================================================================================== See Also ---------- セットID一覧取得(get_setid_list)で、JOINテーブルがサブテーブル化したことを確認できます
Definition at line 1916 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.join_realize | ( | self, | |
join_table_name, | |||
real_table_name, | |||
setid, | |||
master_rec_number = 'Yes' , |
|||
slave_rec_number = 'Yes' , |
|||
item_name_list = '*' |
|||
) |
JOINテーブルをREALテーブルに変換 Parameters ---------- join_table_name : str JOINテーブル名 real_table_name : str REALテーブル名 setid : int セットID master_rec_number : str, default 'Yes' Yes:マスターテーブルのRecNoを出力する、No:出力しない slave_rec_number : str, default 'Yes' Yes:スレーブテーブルのRecNoを出力する、No:出力しない item_name_list : list, default '*' 項目名リスト("*"は全項目が対象) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:REALテーブルID、負:エラーコード) Examples ---------- JOINテーブルjoin1をREALテーブルに変換する =========================================================================================== >>> dsx.join_realize("join1","real1",1,"No","No",["*"]) 7 >>> dsx.get_tablelist() ['practice1', 'practice2', 'join1', 'real1'] =========================================================================================== See Also ---------- 1.テーブル一覧取得(get_tablelist)で、JOINテーブルを変換したREALテーブルが追加されたことを確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 2018 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.load | ( | self, | |
file_name | |||
) |
テーブル(D5Tファイル)ロード Parameters ---------- file_name : str テーブルファイル名 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:テーブルID、負:エラーコード) Examples ---------- D5Tファイル”practice1”をロードする ========================================================================== >>> dsx.load(フォルダ\\フォルダ\\フォルダ\\practice1.D5T) 3 >>> dsx.get_tablelist() [‘practice1’] ========================================================================== See Also ---------- テーブル一覧取得(get_tablelist)で、チューボーにテーブルをロードしたことを確認できます
Definition at line 2071 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.load_arrow | ( | self, | |
table, | |||
columns = None |
|||
) |
Apache Arrow(インメモリ)形式のテーブルを読み込む ※ pyarrow(Python Lib.)のインストールが必要です。 Parameters ---------- table : pyarrow.Table Apache Arrow Tableオブジェクト columns : list, default None 抽出カラム名リスト(省略時は全カラムが対象) Returns ------- ResultCode : str テーブル名、None:エラー
Definition at line 3467 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.move_currentset | ( | self, | |
table_name, | |||
setid | |||
) |
カレントセット(サブテーブル)の移動 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 setid : int 移動セットID Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- セットIDが2のサブテーブルに移動する(カレントセットを移動する) ================================================================ >>> dsx.get_setid_list("practice1") [[1, ''], [2, 'Search Set:1 [項目1] = 値リスト']] >>> dsx.move_currentset("practice1",2) 0 ================================================================= See Also ---------- セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 2759 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.move_item | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name_list, | |||
item_name | |||
) |
項目の移動 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name_list : list 移動対象項目名リスト item_name : str 移動先項目名 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- 項目1を項目3の位置へ移動する ========================================================= >>> dsx.get_itemlist("practice1") ['項目1', '項目2', '項目3'] >>> dsx.move_item("practice1",["項目1"],"項目3") 0 >>> dsx.get_itemlist("practice1") ['項目2', '項目3', '項目1'] ========================================================= See Also ---------- 項目一覧取得(get_itemlist)で、項目が移動したことを確認できます
Definition at line 2123 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.output_log | ( | self, | |
is_content = 'No' , |
|||
is_result = 'Yes' , |
|||
is_recipe = 'No' , |
|||
is_document = 'No' |
|||
) |
ログの出力制御 Parameters ---------- is_content : str, default 'No' 実行内容ログ出力 Yes:出力あり、No:出力なし is_result : str, default 'Yes' 実行結果ログ出力 Yes:出力あり、No:出力なし is_recipe : str, default 'No' レシピ出力 Yes:出力あり、No:出力なし is_document : str, default 'No' レシピドキュメント出力 Yes:出力あり、No:出力なし Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード)
Definition at line 84 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.overwrite | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name, | |||
start_row, | |||
row_count, | |||
fill_string_list, | |||
is_ex_space = 'No' , |
|||
setid = -1 |
|||
) |
セルの上書き Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 項目名 start_row : int 開始行 row_count : int 行数(入力文字列数以下) fill_string_list : list 入力文字列リスト is_ex_space : str, default 'No' Yes:末尾空白を削除する、No:削除しない setid : int, default -1 セットID(省略した場合はカレントセット) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:データ数、負:エラーコード)
Definition at line 2198 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.overwrite_batch | ( | self, | |
table_name, | |||
start_row, | |||
row_count, | |||
fill_string_list, | |||
setid = -1 |
|||
) |
セルの上書き Parameters ---------- table_name : str テーブル名 start_row : int 開始行 row_count : int 行数(入力文字列数以下) fill_string_list : カラム = [[] for i in range(len(ヘッダーカラム))] 入力文字列リスト(カラム単位での2次元配列) setid : int, default -1 セットID(省略した場合はカレントセット) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:データ数、負:エラーコード)
Definition at line 2237 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.read_csv | ( | self, | |
table_name, | |||
file_name | |||
) |
CSVファイルのインポート 使用上の注意 1. CSVファイルの文字エンコードは、エンジンのDB文字コードの設定と一致させて下さい。 2. CSVファイルの先頭は項目行として、この行の内容で項目名を決定します。 3. CSVファイルの先頭数行の内容を調べて、各項目のデータタイプを決定します。 4. 期待通りのデータタイプでテーブルが作成されない場合、項目の型変換を行って下さい。または catalog でインポートして下さい。 Parameters ---------- table_name : str テーブル名を定義 file_name : str インポートファイル名(拡張子付き) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:テーブルID、負:エラーコード)
Definition at line 410 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.read_parquet | ( | self, | |
table_name, | |||
file_name, | |||
columns = None |
|||
) |
Parquetファイルのインポート ※ pyarrow(Python Lib.)のインストールが必要です。 Parameters ---------- table_name : str テーブル名を定義 file_name : str インポートファイル名(拡張子付き) columns : list, default None 抽出カラム名リスト(省略時は全カラムが対象) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:テーブルID、負:エラーコード)
Definition at line 3528 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.rename_item | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name, | |||
new_item_name | |||
) |
項目名を変更 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 変更前項目名 new_item_name : str 変更後項目名 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- 項目名を項目1からitem1に変更する =================================================================== >>> dsx.get_itemlist(“practice1”) [‘項目1’] >>> dsx.rename_item(“practice1”,”項目1”,”item1”) 0 >>> dsx.get_itemlist(“practice1”) [‘item1’] ==================================================================== See Also ---------- 項目一覧取得(get_itemlist)で項目名が変更したことを確認できます
Definition at line 2312 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.rename_table | ( | self, | |
table_name, | |||
new_table_name | |||
) |
テーブル名を変更 Parameters ---------- table_name : str 変更前テーブル名 new_table_name : str 変更後テーブル名 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- テーブル名をpractice1からpractice2に変更する ============================================================ >>> dsx.get_tablelist() [‘practice1’] dsx.rename_table(“practice1”,”practice2”) 0 >>> dsx.get_tablelist() [‘practice2’] ============================================================ See Also ---------- テーブル一覧取得(get_tablelist)でテーブル名が変更したことを確認できます
Definition at line 2270 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.save | ( | self, | |
file_name | |||
) |
テーブル(D5Tファイル)保存 Parameters ---------- file_name : str テーブルファイル名 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1を保存する =========================================================================== >>> dsx.save(“フォルダ\\フォルダ\\フォルダ\\practice1.D5T”) 0 =========================================================================== See Also ---------- D5Dファイル、D5Tファイルについてはクッキングマニュアルのp.2をご参照ください
Definition at line 2357 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.save_arrow | ( | self, | |
table_name, | |||
setid = -1 , |
|||
columns = None |
|||
) |
テーブルをApache Arrow(インメモリ)形式で書き出す ※ pyarrow(Python Lib.)のインストールが必要です。 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 setid : int, default -1 セットID(省略した場合はカレントセット) columns : list, default None 抽出項目名リスト(省略時は全項目が対象) Returns ------- ResultCode : pyarrow.Table arrow.Tableオブジェクト、None:エラー
Definition at line 3496 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.search | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name, | |||
setid, | |||
search_string | |||
) |
検索 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 検索対象項目名 setid : int セットID search_string : str 検索条件式(=、<>、<=、<、>=、>、string*、*string*、*string、IS NULL、IS NOT NULL) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:生成されたセットID、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1の項目1で、”あ”以外の値を検索する ===================================================================== >>> dsx.search(“practice1”,”項目1”,1,”[項目1]<>あ”) 2 >>> dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,2) [‘い’,’う’,’え’,’お’,’か’] ===================================================================== Notes ---------- 検索した際に生成されたセットIDが2なので、セルの値取得での引数(セットID)は2となります See Also ---------- 1.セルの値取得(get_cell)で検索結果を確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 2391 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.search_string | ( | self, | |
table_name, | |||
setid, | |||
expression | |||
) |
文字列検索式による検索 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 setid : int セットID expression : str 文字列検索式(検索式の種類と構文はクッキングマニュアルを参照) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:生成されたセットID、負:エラーコード) Examples ---------- 性別が男性かつ年齢が20歳を超えている人の苗字を検索する ================================================================================ >>> dsx.search_string(“practice1”,1,”性別 = ’男性’ AND 年齢 <= ’20’”) 2 >>> dsx.get_cell(“practice1”,”苗字”,1,5,2) [‘相澤’,’青木’,’秋元’,’朝倉’,’在原’] ================================================================================ Notes ---------- 1.検索した際に生成されたセットIDが2なので、セルの値取得での引数(セットID)は2となります 2.文字列検索では、検索の機能に加えAND、ORの指定が可能です See Also ---------- 1.セルの値取得(get_cell)で検索結果を確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 2561 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.search_values | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name, | |||
setid, | |||
search_string_list | |||
) |
値リスト検索 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 検索対象項目名 setid : int セットID search_string_list : list 検索値文字列リスト Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:生成されたセットID、負:エラーコード) Examples ---------- 項目1の値が”あ”,“い”,”う”のデータのみ取得する =================================================================================================================================================================================================================================== >>> dsx.get_tuple("practice1",1,20,1) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3'], ['1', '1', 'あ', 'か', 'さ'], ['2', '2', 'い', 'き', 'し'], ['3', '3', 'う', 'く', 'す'], ['4', '4', 'え', 'け', 'せ'], ['5', '5', 'お', 'こ', 'そ']] >>> dsx.search_values("practice2","項目1",1,[" あ","い","う"]) 3 >>> dsx.get_tuple("practice1",1,20,3) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3'], ['1', '1', 'あ', 'か', 'さ'], ['2', '2', 'い', 'き', 'し'], ['3', '3', 'う', 'く', 'す']] =================================================================================================================================================================================================================================== Notes ---------- 値リスト検索で生成されたセットIDが3なので、検索結果確認のテーブルデータ取得では引数(セットID)が3となります See Also ---------- 1.テーブルデータ取得で、検索結果を確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 2442 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.search_values_bycsv | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name, | |||
setid, | |||
file_name | |||
) |
値リスト検索(CSVファイル指定) Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 検索対象項目名 setid : int セットID file_name : str CSVファイル名 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:生成されたセットID、負:エラーコード)
Definition at line 2495 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.search_values_bytable | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name, | |||
setid, | |||
list_table_name, | |||
list_item_name, | |||
list_setid | |||
) |
値リスト検索(他テーブル指定) Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 検索対象項目名 setid : int セットID list_table_name : str 値リスト取得テーブル名 list_item_name : str 値リスト取得項目名 list_setid : int 値リスト取得セットID Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:生成されたセットID、負:エラーコード)
Definition at line 2525 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.set_cell | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name, | |||
start_row, | |||
row_count, | |||
fill_string_list, | |||
setid = -1 |
|||
) |
セルに値書込み Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 項目名 start_row : int 開始行 row_count : int 行数 fill_string_list : list 書込み値文字列リスト setid : int セットID(省略した場合はカレントセット) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:データ数、負:エラーコード) Examples ---------- 項目1をあ行にする ============================================================================== >>> dsx.set_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,[”あ”,”い”,”う”,”え”,”お”],1) >>> dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,1) [‘あ’,’い’,’う’,’え’,’お’] ============================================================================== See Also ---------- 1.セルの値取得(get_cell)で、書込み結果を確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます 3.同じ値を複数入力したい場合は値を入力(fill_cell)、違う値を複数入力したい場合は値書込み(set_cell)がおすすめです
Definition at line 2660 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.set_comment | ( | self, | |
table_name, | |||
setid, | |||
comment_string | |||
) |
サブテーブル(セット)のコメント編集 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 setid : int セットID comment_string : str コメント文字列 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1のセット(Search Set)のコメントを編集する ================================================================== >>> dsx.get_setid_list("practice1") [[1, ''], [2, 'Search Set:1 [項目1] = 値リスト']] >>> dsx.set_comment("practice1",2,"検索リスト") 0 >>> dsx.get_setid_list("practice1") [[1, ''], [2, '検索リスト']] ================================================================== See Also ---------- 1.セットID一覧取得(get_setid_list)でセットのコメントが変更したことを確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 2713 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.set_license | ( | self, | |
license_key | |||
) |
ライセンスキーの設定 Parameters ---------- license_key : str ライセンスキー Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- ライセンスキーの設定をする =========================================================== >>> dsx.set_license("ライセンスキー") 0 ===========================================================
Definition at line 2970 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.setand | ( | self, | |
table_name, | |||
src_setid, | |||
dst_setid | |||
) |
2つのサブテーブル(セット)のAND抽出 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 src_setid : int 対象セットID dst_setid : int ターゲットセットID Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:生成されたセットID、負:エラーコード) Examples ---------- ルートセットかつ検索リスト(項目1=”あ”)のサブテーブルを抽出する =============================================================================================================================================================== >>> dsx.get_tuple("practice1",1,20,1) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3'], ['1', '1', 'あ', 'か', 'さ'], ['2', '2', 'い', 'き', 'し'], ['3', '3', 'う', 'く', 'す']] >>> dsx.search_values("practice1","項目1",1,["あ"]) 2 >>> dsx.get_setid_list("practice1") [[1, ''], [2, 'Search Set:1 [項目1] = 値リスト']] >>> dsx.setand("practice1",1,2) 3 >>> dsx.get_tuple("practice1",1,50,3) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3'], ['1', '1', 'あ', 'か', 'さ']] =============================================================================================================================================================== See Also ---------- 1.テーブルデータ取得(get_tuple)で、抽出結果を確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます。
Definition at line 2610 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.setnot | ( | self, | |
table_name, | |||
setid | |||
) |
サブテーブル(セット)のNOT抽出 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 setid : int セットID Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:生成されたセットID、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1のサブテーブル、検索リスト(項目1=”あ”)でないものをルートセットから抽出する =============================================================================================================================================================== >>> dsx.get_tuple("practice1",1,20,1) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3'], ['1', '1', 'あ', 'か', 'さ'], ['2', '2', 'い', 'き', 'し'], ['3', '3', 'う', 'く', 'す']] >>> dsx.search_values("practice1","項目1",1,["あ"]) 2 >>> dsx.get_setid_list("practice1") [[1, ''], [2, 'Search Set:1 [項目1] = 値リスト']] >>> dsx.setnot("practice1",2) 4 >>> dsx.get_tuple("practice3",1,20,4) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3'], ['1', '2', 'い', 'き', 'し'], ['2', '3', 'う', 'く', 'す']] =============================================================================================================================================================== See Also ---------- 1.テーブルデータ取得で、抽出結果確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます 3.NOT抽出とSUB抽出の違いについては、クッキングマニュアルのp.63をご参照ください
Definition at line 2870 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.setor | ( | self, | |
table_name, | |||
src_setid, | |||
dst_setid | |||
) |
2つのサブテーブル(セット)のOR抽出 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 src_setid : int 対象セットID dst_setid : int ターゲットセットID Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:生成されたセットID、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1の2つのサブテーブル、検索リスト(項目1=”あ”)または検索リスト(項目2=”き”)を抽出する =============================================================================================================================================================== >>>dsx.get_tuple("practice1",1,20,1) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3'], ['1', '1', 'あ', 'か', 'さ'], ['2', '2', 'い', 'き', 'し'], ['3', '3', 'う', 'く', 'す']] >>>dsx.search_values("practice1","項目1",1,["あ"]) 2 >>>dsx.search_values("practice1","項目2",1,["き"]) 3 >>>dsx.get_setid_list("practice1") [[1, ''], [2, 'Search Set:1 [項目1] = 値リスト']] , [3, 'Search Set:1 [項目2] = 値リスト']] >>> dsx.setor("practice1",2,3) 4 >>> dsx.get_tuple("practice1",1,20,4) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3'], ['1', '1', 'あ', 'か', 'さ'], ['2', '2', 'い', 'き', 'し']] =============================================================================================================================================================== See Also ---------- 1.テーブルデータ取得(get_tuple)で、抽出結果を確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 2918 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.setsub | ( | self, | |
table_name, | |||
src_setid, | |||
dst_setid | |||
) |
2つのサブテーブル(セット)のSUB抽出 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 src_setid : int 対象セットID dst_setid : int ターゲットセットID Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:生成されたセットID、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1の2つのサブテーブル、検索リスト(項目1=”あ”)を除いたテーブルから、 検索リスト(項目1=”い”)を除いたものを抽出する =============================================================================================================================================================== >>>dsx.get_tuple("practice1",1,20,1) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3'], ['1', '1', 'あ', 'か', 'さ'], ['2', '2', 'い', 'き', 'し'], ['3', '3', 'う', 'く', 'す']] >>>dsx.search_values("practice1","項目1",1,["あ"]) 2 >>> dsx.setnot("practice1",2) 3 >>> dsx.get_tuple("practice3",1,20, 3) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3'], ['1', '2', 'い', 'き', 'し'], ['2', '3', 'う', 'く', 'す']] >>>dsx.search_values("practice1","項目1",1,["い"]) 4 >>> dsx.setsub("practice1",3,4) 7 >>> dsx.get_tuple("practice1",1,20,7) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3'], ['1', '1', 'う', 'く', 'す']] =============================================================================================================================================================== See Also ---------- 1.テーブルデータ取得(get_tuple)で、抽出結果を確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます 3.NOT抽出とSUB抽出の違いについては、クッキングマニュアルのp.63をご参照ください
Definition at line 3001 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.sort | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name, | |||
setid, | |||
sort_type = 'ASC' |
|||
) |
データのソート Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 項目名 setid : int セットID sort_type : str, default 'ASC' 並び順(ASC:昇順、DSC:降順) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:生成されたセットID、負:エラーコード) Examples ---------- 項目1の値を昇順にする ============================================================== >>> dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,1) [‘2’,’3’,’4’,’5’,’1’] >>> dsx.sort(“practice1”,”項目1”,1,”ASC”) 2 >>> dsx.get_cell(“practice1”,”項目1”,1,5,2) [‘1’,’2’,’3’,’4’,’5’] ============================================================== Notes ---------- ソートした際に生成されたセットIDが2なので、ソート結果確認のセルの値取得では引数(セットID)が2となります See Also ---------- 1.セルの値取得(get_cell)で、ソート結果を確認できます 2.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 3056 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.sort_item | ( | self, | |
table_name, | |||
sort_key | |||
) |
項目の並び順をソート Parameters ---------- table_name : str テーブル名 sort_key : str ソートキー(ID、TYPE、NAME) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード) Examples ---------- 項目の並びを名前順にする =========================================================== >>> dsx.get_itemlist(“practice1”) [‘項目2’,’項目3’,’項目1’] >>> dsx.sort_item(“practice1”,”NAME”) 0 >>> dsx.get_itemlist(“practice1”) [‘項目1’,’項目2’,’項目3’] ============================================================ See Also ---------- 項目一覧取得(get_itemlist)で、ソート結果を確認できます
Definition at line 1301 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.start_sdc3 | ( | self | ) |
Jupyterから「SDC V3」を起動(限定公開機能) JupyterとSDC V3でデータ処理エンジンを共用(お互いが処理したテーブルを参照・更新できる) デスクトップタイプのみ動作可能(Jupyter notebook/labのセル中で使用すること) PYTHONPATHでserverへのパス指定が必須です。 Jupyter lab 起動例 cd ESPERiCフォルダーのパス export PYTHONPATH=$(cd "./server/dataService" && pwd):$PYTHONPATH export PYTHONPATH=$(cd "./server" && pwd):$PYTHONPATH export DYLD_LIBRARY_PATH=$(cd "./server/di5engine/mac" && pwd) ←←← macOSの場合のみ 必須 Jupyter Lab 使用上の注意 1. Jupyter側で作成したテーブル/セットをSDC V3側のワークスペース表示に反映させるには、SDC V3側でワークスペースの変更を伴う操作が必要です。 2. SDC V3側でログアウトするとJupyter側のPythonjカーネルが停止して、以後、操作できなくなります。 3. SDC V3側で参照しているテーブルをJupyter側で削除/変更すると、SDC V3側で予期せぬエラーが発生することがあります。 Parameters ---------- None Returns ------- None
Definition at line 3595 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.transfer_item | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name | |||
) |
項目転送 Parameters ---------- table_name : str 転送元JOINテーブル名 item_name : str 項目名 Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:追加作成された項目ID、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1とpractice2を内部結合(InnerJOIN)した後、項目1を転送する ================================================================================================================================================================================================= >>> dsx.join("join1","practice1","practice2",1,1,["項目1"],["項目1"],"Inner","No") 3 >>> dsx.get_tuple("practice1",1,20,1) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3'], ['1', '1', 'あ', 'か', 'さ'], ['2', '2', 'い', 'き', 'し'], ['3', '3', 'う', 'く', 'す']] >>> dsx.transfer_item("join1","項目1") 12 >>> dsx.get_tuple("practice3",1,20,1) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3', '項目1_#1'], ['1', '1', 'あ', 'か', 'さ', 'ア'], ['2', '2', 'い', 'き', 'し', 'イ'], ['3', '3', 'う', 'く', 'す', 'ウ']] ================================================================================================================================================================================================= See Also ---------- テーブルデータ取得(get_tuple)で、転送した項目を確認できます
Definition at line 1343 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.union | ( | self, | |
table_name, | |||
master_table_name, | |||
slave_table_name, | |||
master_setid, | |||
slave_setid, | |||
master_union_key, | |||
slave_union_key, | |||
is_master_tableid = 'Yes' , |
|||
is_slave_rec_number = 'Yes' , |
|||
is_delete_table = 'No' |
|||
) |
ユニオン(テーブルの縦結合) Parameters ---------- table_name : str 縦結合テーブル名 master_table_name : str マスターテーブル名 slave_table_name : str スレーブテーブル名 master_setid : int マスターテーブルのセットID slave_setid : int スレーブテーブルのセットID master_union_key : str マスターテーブルの結合キーリスト slave_union_key : str スレーブテーブルの結合キーリスト is_master_tableid : str Yes:マスターテーブルのIDを使用する、No:使用しない is_slave_rec_number : str Yes:スレーブテーブルのRecNoを出力する、No:出力しない is_delete_table : str Yes:元テーブルを削除する、No:削除しない Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:生成されたテーブルID、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1とpractice2の項目1を結合する ===================================================================================================================================================================================================================================================================== >>> dsx.get_tablelist() ['practice1', 'practice2'] >>> dsx.union("union1","practice1","practice2",1,1,["項目1"],["項目1"],"No","No","No") 4 >>> dsx.get_tablelist() ['practice1, 'practice2','union1'] >>> dsx.get_tuple("union1",1,50,1) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1'], ['1', '1', 'あ'], ['2', '2', 'い'], ['3', '3', 'う'], ['4', '4', 'え'], ['5', '5', 'お'], ['6', '6', 'ア'], ['7', '7', 'イ'], ['8', '8', 'ウ'], ['9', '9', 'エ'], ['10', '10', 'オ']] ===================================================================================================================================================================================================================================================================== See Also ---------- 1.テーブル一覧取得(get_tablelist)で、UNIONテーブルが追加されたことを確認できます 2.テーブルデータ取得(get_tuple)で、結合結果を確認できます 3.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 3306 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.visible_item | ( | self, | |
table_name, | |||
item_name, | |||
is_visibility = 'Yes' |
|||
) |
項目の表示/非表示 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 item_name : str 項目名 is_visibility : str, default 'Yes' 表示/非表示(Yes/No) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(0:成功、負:エラーコード)
Definition at line 3376 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.write_csv | ( | self, | |
table_name, | |||
file_name, | |||
setid, | |||
delimiter = 'CSV' , |
|||
write_top = 1 , |
|||
write_bottom = -1 , |
|||
write_left = 1 , |
|||
write_right = -1 , |
|||
is_header = 'Yes' |
|||
) |
データのエクスポート Parameters ---------- table_name : str テーブル名 file_name : str エクスポート先のファイル名 setid : int セットID delimiter : str, default 'CSV' 区切り文字(CSV/TAB) write_top : int, default 1 開始行(先頭行は1) write_bottom : int, default -1 終了行(マイナス値は最終行) write_left : int, default 1 開始列(先頭列は1、RecNoは指定不可) write_right : int, default -1 終了列(マイナス値は最終列) is_header : str, default 'Yes' Yes:項目ヘッダー出力あり、No:項目ヘッダー出力なし Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:出力行数、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1の全ての値をカンマ区切りのCSVファイルにエクスポートする ============================================================================================================================= >>> dsx.write_csv(“practice1”,”フォルダ\\フォルダ\\フォルダ\\practice.csv”,1,”CSV”,1,-1,1,-1,”Yes”) 10 ============================================================================================================================= See Also ---------- セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 3109 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.write_csv_selectitem | ( | self, | |
table_name, | |||
file_name, | |||
setid, | |||
delimiter = 'CSV' , |
|||
write_top = 1 , |
|||
write_bottom = -1 , |
|||
item_name_list = '*' , |
|||
is_header = 'Yes' |
|||
) |
項目名指定でデータのエクスポート Parameters ---------- table_name : str テーブル名 file_name : str エクスポート先のファイル名 setid : int セットID delimiter : str 区切り文字(CSV/TAB) write_top : int, default 1 開始行(先頭行は1) write_bottom : int, default -1 終了行(マイナス値は最終行) item_name_list : list, default '*' 抽出項目名リスト("*"は全項目が対象) is_header : str, default 'Yes' Yes:項目ヘッダー出力あり、No:項目ヘッダー出力なし Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:出力行数、負:エラーコード) Examples ---------- テーブルpractice1の項目1のみをカンマ区切りのCSVファイルにエクスポートする =============================================================================================================================================================== >>>dsx.write_csv_selectitem("practice1”,”フォルダ\\フォルダ\\フォルダ\\practice.csv",1,"CSV",1,-1,["項目1"],"Yes") 10 =============================================================================================================================================================== See Also ---------- セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 3169 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.write_parquet | ( | self, | |
table_name, | |||
file_name, | |||
setid = -1 , |
|||
columns = None |
|||
) |
テーブルをParquet形式でエクスポート ※ pyarrow(Python Lib.)のインストールが必要です。 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 file_name : str エクスポート先のファイル名 setid : int, default -1 セットID(省略した場合はカレントセット) columns : list, default None 抽出項目名リスト(省略時は全項目が対象) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:出力行数、負:エラーコード)
Definition at line 3560 of file 1.DataServiceEx.py.
def 1.DataServiceEx.xsum | ( | self, | |
table_name, | |||
setid, | |||
dimension_item_list, | |||
measure_item_list | |||
) |
データの集計 Parameters ---------- table_name : str テーブル名 setid : int セットID dimension_item_list : list 次元の項目名リスト(最大32項目) measure_item_list : list 測度の項目リスト {項目名,件数,最大値,最小値,合計値,平均値}(最大32項目) 件数 (Yes:集計する、No:集計しない) 最大値(Yes:集計する、No:集計しない) 最小値(Yes:集計する、No:集計しない) 合計値(Yes:集計する、No:集計しない) 平均値(Yes:集計する、No:集計しない) Returns ------- ResultCode : int 結果コード(正:生成された集計テーブルID、負:エラーコード) Examples ---------- 項目1の件数、最大値、最小値、合計値、平均値を集計する ============================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================= >>> dsx.get_tuple("practice1",1,50,2) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', '項目2', '項目3'], ['1', '1', '10', '20', '30'], ['2', '2', '9', '19', '29'], ['3', '3', '8', '18', '28'], ['4', '4', '7', '17', '27'], ['5', '5', '6', '16', '26']] >>> dsx.xsum("practice1",1,["項目1"],[["項目1","Yes","Yes","Yes","Yes","Yes"]]) 5 >>> dsx.get_tablelist() ['practice1', 'XTBL_practice1'] >>> dsx.get_tuple("XTBL_practice1",1,50,1) [['SeqNo', 'RecNo', '項目1', 'N<項目1>', 'MAX<項目1>', 'MIN<項目1>', 'SUM<項目1>', 'AVG<項 目1>'], ['1', '1', '1', '1', '1', '1', '1.000', '1.000'], ['2', '2', '2', '1', '2', '2', '2.000', '2.000'], ['3', '3', '3', '1', '3', '3', '3.000', '3.000'], ['4', '4', '4', '1', '4', '4', '4.000', '4.000'], ['5', '5', '5', '1', '5', '5', '5.000', '5.000']] ============================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================= Notes ---------- 引数の、測度の項目リストの角カッコ[ ]は二重である点に注意してください See Also ---------- 1.テーブル一覧取得(get_tablelist)で、集計テーブルが追加されたことを確認できます 2.テーブルデータ取得(get_tuple)で、集計結果を確認できます 3.セットIDが分からない時は、セットID一覧取得(get_setid_list)で確認できます
Definition at line 3403 of file 1.DataServiceEx.py.
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Definition at line 61 of file 1.DataServiceEx.py.