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トップAccessに関する質問シェープファイルの属性をaccessに高速で登録したい。

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質問編集履歴

5

感想追記とか

2022/04/18 23:45

投稿

xail2222
xail2222

スコア1497

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -18,8 +18,8 @@
18
18
  こんな方法しかないのでしょうか。
19
19
  他に良い方法等ありましたら教えて下さい。
20
20
 
21
- とりあえず、to_sqlで出力する例とADOつかってRecorsSetでappendする例と
21
+ とりあえず、to_sqlで出力する例1とADOつかってRecorsSetでappendする例2と
22
- リンク先に提示してあったto_excelからのinsert intoの例を比較してみました。
22
+ リンク先に提示してあったto_excelからのinsert intoの例3を比較してみました。
23
23
 
24
24
  コードは以下の通りです。
25
25
  ```python
@@ -184,9 +184,9 @@
184
184
 
185
185
  ```
186
186
  結果は
187
- 1が22秒
187
+ 例1が22秒
188
- 2が35秒
188
+ 例2が35秒(やってみたがto_sqlより遅いとは…何かまずい所があるのかな？)
189
- 3が6秒
189
+ 例3が6秒
190
190
  でした。
191
191
 
192
192
  やはり、リンク先の内容の通りということなのでしょうか。
AccessPythonpandas

4

余計なコードカット

2022/04/18 22:57

投稿

xail2222
xail2222

スコア1497

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -242,9 +242,6 @@
242
242
 
243
243
  return engine
244
244
 
245
- #import os
246
- #os.environ['NLS_LANG'] = "utf-8"
247
-
248
245
  engine = alchemy_engine(r"D:\study\Python\sss.accdb")
249
246
 
250
247
  gdf=gpd.read_file(path_read_shp,encode='utf-8')
AccessPythonpandas

3

誤記修正

2022/04/18 22:53

投稿

xail2222
xail2222

スコア1497

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -249,7 +249,6 @@
249
249
 
250
250
  gdf=gpd.read_file(path_read_shp,encode='utf-8')
251
251
  df=pd.DataFrame(gdf.drop('geometry',axis=1))
252
- df=df[:3]
253
252
  df.to_sql('shape_test', engine, if_exists='replace', index=False)
254
253
 
255
254
  ```
AccessPythonpandas

2

シェープファイルからの例を記載

2022/04/18 22:52

投稿

xail2222
xail2222

スコア1497

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -191,3 +191,65 @@
191
191
 
192
192
  やはり、リンク先の内容の通りということなのでしょうか。
193
193
  データの量を増やしてどう変わるかについては、また検証してみます。
194
+
195
+ あとシェープファイルからということでしたので
196
+ シェープファイルからの登録の例として書いてみたコードも記載しておきます。
197
+
198
+ ```python
199
+ import osgeo.ogr as ogr
200
+ from sqlalchemy.types import Float,Integer,String,Text,DateTime
201
+
202
+ path_read_shp=r"D:\study\Python\AAAA.shp"
203
+
204
+ driver = ogr.GetDriverByName("ESRI Shapefile")
205
+ data_source = driver.Open(path_read_shp)
206
+ layer = data_source.GetLayer(0)
207
+ layer_defn = layer.GetLayerDefn()
208
+ dtypes={}
209
+ for column in range(layer_defn.GetFieldCount()):
210
+ field_defn=layer_defn.GetFieldDefn(column)
211
+ field_name=field_defn.GetName()
212
+ if field_defn.GetType() == ogr.OFTInteger:
213
+ dtypes[field_name]=Integer
214
+ elif field_defn.GetType() == ogr.OFTInteger64:
215
+ dtypes[field_name]=Integer
216
+ elif field_defn.GetType() == ogr.OFTReal:
217
+ dtypes[field_name]=Float
218
+ elif field_defn.GetType() == ogr.OFTString:
219
+ if field_defn.GetWidth()<=255:
220
+ dtypes[field_name]=String(field_defn.GetWidth())
221
+ else:
222
+ dtypes[field_name]=Text
223
+ elif field_defn.GetType() == ogr.OFTDate :
224
+ dtypes[field_name]=DateTime
225
+
226
+ data_source.Destroy()
227
+
228
+ import pandas as pd
229
+ import geopandas as gpd
230
+ from urllib.parse import quote_plus
231
+ from sqlalchemy import create_engine
232
+
233
+ # sqlalchemyのengineを作成
234
+ def alchemy_engine(db_path):
235
+ con_str = "DRIVER=" + \
236
+ "{Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};" + \
237
+ f"DBQ={db_path};"
238
+ con_str = quote_plus(con_str)
239
+ engine = create_engine(
240
+ f"access+pyodbc:///?odbc_connect={con_str}",
241
+ echo=True)
242
+
243
+ return engine
244
+
245
+ #import os
246
+ #os.environ['NLS_LANG'] = "utf-8"
247
+
248
+ engine = alchemy_engine(r"D:\study\Python\sss.accdb")
249
+
250
+ gdf=gpd.read_file(path_read_shp,encode='utf-8')
251
+ df=pd.DataFrame(gdf.drop('geometry',axis=1))
252
+ df=df[:3]
253
+ df.to_sql('shape_test', engine, if_exists='replace', index=False)
254
+
255
+ ```
AccessPythonpandas

1

サンプルコード追記

2022/04/18 22:38

投稿

xail2222
xail2222

スコア1497

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -18,6 +18,176 @@
18
18
  こんな方法しかないのでしょうか。
19
19
  他に良い方法等ありましたら教えて下さい。
20
20
 
21
+ とりあえず、to_sqlで出力する例とADOつかってRecorsSetでappendする例と
22
+ リンク先に提示してあったto_excelからのinsert intoの例を比較してみました。
23
+
24
+ コードは以下の通りです。
25
+ ```python
26
+ import pandas as pd
27
+ from urllib.parse import quote_plus
28
+ from sqlalchemy import create_engine
29
+ from sqlalchemy import types
30
+ import time
31
+ import os
32
+ import math
33
+
34
+ def alchemy_engine(db_path):
35
+ con_str = "DRIVER=" + \
36
+ "{Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};" + \
37
+ f"DBQ={db_path};"
38
+ con_str = quote_plus(con_str)
39
+ engine = create_engine(
40
+ f"access+pyodbc:///?odbc_connect={con_str}",
41
+ echo=True)
42
+
43
+ return engine
44
+
45
+ path_access=r"D:\work\study\python\pandas_access\orderby.accdb"
46
+ engine = alchemy_engine(path_access)
47
+
48
+ data_a=[]
49
+ data_b=[]
50
+ data_c=[]
51
+ data_d=[]
52
+ data_e=[]
53
+ for i in range(30000):
54
+ data_a.append(i)
55
+ data_b.append(float(i))
56
+ data_c.append(str(i))
57
+ data_d.append(None)
58
+ data_e.append(str(i))
59
+
60
+ df=pd.DataFrame({'A':data_a,'B':data_b,'C':data_c,'D':data_d,'E':data_e})
61
+ dtypes={'A':types.Integer,'B':types.Float,'C':types.String(10),'D':types.DateTime,'E':types.Text}
62
+
63
+ start_time = time.perf_counter()
64
+ df.to_sql('testtable', engine, if_exists='replace', index=False,dtype=dtypes)
65
+ end_time = time.perf_counter()
66
+
67
+ elapsed_time = end_time - start_time
68
+ print(elapsed_time)
69
+
70
+ import win32com.client
21
71
 
22
72
 
73
+ def insert_to_access(path,df,table,dtypes):
74
+ dic_data_type = {
75
+ types.DateTime:"DATETIME",
76
+ types.Float:"DOUBLE",
77
+ types.Integer:"INTEGER",
78
+ types.Text: "LONGCHAR",
79
+ types.String:"VARCHAR",
80
+ }
81
+ conn = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Connection')
23
82
 
83
+ DSN ='Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;Data Source=' + path + ';'
84
+
85
+ conn.Open(DSN)
86
+
87
+ sql="DROP TABLE [" + table + "]"
88
+ try:
89
+ conn.Execute(sql)
90
+ except:
91
+ pass
92
+
93
+ sql="CREATE TABLE [" + table + "] ("
94
+ for column in df.columns:
95
+ if isinstance(dtypes[column], types.String):
96
+ sql += column + ' ' + dic_data_type[types.String]
97
+ sql += '(' + str(dtypes[column].length) + ')'
98
+ else:
99
+ sql += column + ' ' + dic_data_type[dtypes[column]]
100
+ sql += ','
101
+ sql=sql[:-1]+ ')'
102
+
103
+ conn.Execute(sql)
104
+
105
+ rs = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Recordset')
106
+ rs.CursorLocation = 3 # adUseClient
107
+ rs.LockType = 4 # adLockBatchOptimistic
108
+ rs.Properties.Item("Append-Only Rowset").Value= True
109
+ rs.Open("SELECT * FROM [" + table + "]",conn)
110
+
111
+ l=len(df.columns)
112
+ count=0
113
+ for row in df.itertuples(name=None):
114
+ count+=1
115
+ rs.AddNew()
116
+ for i in range(l):
117
+ if not row[i+1] is None:
118
+ if isinstance(row[i+1],float) or isinstance(row[i+1],int):
119
+ if not math.isnan(row[i+1]):
120
+ rs.Fields.Item(i).Value=row[i+1]
121
+ else:
122
+ rs.Fields.Item(i).Value=row[i+1]
123
+ if count % 5000 ==0:
124
+ rs.UpdateBatch()
125
+ if count % 5000 != 0:
126
+ rs.UpdateBatch()
127
+ rs.Close()
128
+ conn.Close()
129
+
130
+ def insert_to_access2(path,df,table,dtypes):
131
+ dic_data_type = {
132
+ types.DateTime:"DATETIME",
133
+ types.Float:"DOUBLE",
134
+ types.Integer:"INTEGER",
135
+ types.Text: "LONGCHAR",
136
+ types.String:"VARCHAR",
137
+ }
138
+ conn = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Connection')
139
+ DSN ='Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;Data Source=' + path + ';'
140
+ conn.Open(DSN)
141
+
142
+ sql="DROP TABLE [" + table + "]"
143
+ try:
144
+ conn.Execute(sql)
145
+ except:
146
+ pass
147
+
148
+ sql="CREATE TABLE [" + table + "] ("
149
+ for column in df.columns:
150
+ if isinstance(dtypes[column], types.String):
151
+ sql += column + ' ' + dic_data_type[types.String]
152
+ sql += '(' + str(dtypes[column].length) + ')'
153
+ else:
154
+ sql += column + ' ' + dic_data_type[dtypes[column]]
155
+ sql += ','
156
+ sql=sql[:-1]+ ')'
157
+
158
+ conn.Execute(sql)
159
+
160
+ xlsx_path = os.path.splitext(path)[0] + '.xlsx'
161
+ df.to_excel(xlsx_path, index=False)
162
+ sql = f"""\
163
+ INSERT INTO [{table}]
164
+ SELECT * FROM [Sheet1$] IN "{xlsx_path}" 'Excel 12.0 Macro;HDR=Yes'
165
+ """
166
+
167
+ conn.Execute(sql)
168
+ os.remove(xlsx_path)
169
+ conn.Close()
170
+
171
+
172
+ start_time = time.perf_counter()
173
+ insert_to_access(path_access,df,'testtable2',dtypes)
174
+ end_time = time.perf_counter()
175
+ elapsed_time = end_time - start_time
176
+ print(elapsed_time)
177
+
178
+
179
+ start_time = time.perf_counter()
180
+ insert_to_access2(path_access,df,'testtable3',dtypes)
181
+ end_time = time.perf_counter()
182
+ elapsed_time = end_time - start_time
183
+ print(elapsed_time)
184
+
185
+ ```
186
+ 結果は
187
+ 1が22秒
188
+ 2が35秒
189
+ 3が6秒
190
+ でした。
191
+
192
+ やはり、リンク先の内容の通りということなのでしょうか。
193
+ データの量を増やしてどう変わるかについては、また検証してみます。
AccessPythonpandas