クイックスタート: Python 用 mssql-python ドライバーを使用した迅速なプロトタイプ作成

このクイックスタートでは、 Streamlit を使って迅速にレポートを作成し、ユーザーのフィードバックを早期に集めることができます。 Pythonのmssql-pythonドライバーを使ってデータベースに接続し、レポートに読み込まれたデータを読み取るだけです。

mssql-python ドライバーでは、Windows マシンへの外部依存関係は必要ありません。ドライバーは、1 つの pip インストールで必要なすべてのものをインストールします。これにより、アップグレードとテストの時間がない他のスクリプトを中断することなく、新しいスクリプトに最新バージョンのドライバーを使用できます。

mssql-python のドキュメント | mssql-python ソースコード | パッケージ (PyPI) | Uv

[前提条件]

Python 3.10 以降。
Python をまだお持ちでない場合は、python.org から Python ランタイムと pip パッケージマネージャーをインストールします。
自分の環境を使いたくないですか? コンテナやローカル開発に従って、再現可能な開発コンテナやGitHub Codespaces環境を作成しましょう。
Visual Studio Code と次の拡張機能:
- Visual Studio Code 用の Python 拡張機能
macOS および Linux でのパスワードレス認証用の Azure Command-Line インターフェイス (CLI)。
uvがまだない場合は、インストール手順に従います。
Fabric の SQL Server、Azure SQL Database、または SQL データベースにある、AdventureWorks2025 サンプルスキーマと有効な接続文字列を備えたデータベース。

オペレーティングシステムをインストールするための前提条件

オペレーティングシステム固有の 1 回限りの前提条件をインストールします。 Windowsユーザーはこのステップをスキップできます。プラットフォームの詳細は「Install mssql-python」をご覧ください。

apk add libtool krb5-libs krb5-dev libstdc++

apt-get install -y libltdl7 libkrb5-3 libgssapi-krb5-2

dnf install -y libtool-ltdl krb5-libs

zypper install -y libltdl7 libkrb5-3 libgssapi-krb5-2

zypper install -y libltdl7

brew install openssl

SQL データベースを作成する

以下のいずれかのプラットフォームでSQLデータベースを作成または接続してください:

Azure portal を使用して数分で SQL データベースを作成する

新しいプロジェクトを作成する

開発ディレクトリでコマンドプロンプトを開きます。もし持っていなければ、 python や scriptsなどの新しいディレクトリを作成しましょう。 OneDriveのフォルダは避けてください。同期が仮想環境の管理に支障をきたす可能性があります。

を使用して新しいuvを作成します。

uv init rapid-prototyping-qs
cd rapid-prototyping-qs

依存関係の追加

同じディレクトリに、 mssql-python、 streamlit、および python-dotenv パッケージをインストールします。

uv add mssql-python python-dotenv streamlit

Visual Studio Code を起動します

同じディレクトリで、次のコマンドを実行します。

code .

pyproject.toml を更新する

エディターで pyproject.toml ファイルを開きます。このファイルにはプロジェクトのメタデータが含まれています。

description値を更新してください。

description = "A quick example of rapid prototyping using the mssql-python driver and Streamlit."

ファイルを保存して閉じます。

main.py の更新

main.pyという名前のファイルを開きます。この例のようになります。

def main():
    print("Hello from rapid-prototyping-qs!")

if __name__ == "__main__":
    main()

ファイルの一番上で、 def main()の行の前に以下のインポートを追加してください。

ヒント

Visual Studio Code でパッケージの解決に問題がある場合は、インタープリターを更新して仮想環境を使用する必要があります。
```
from os import getenv
from dotenv import load_dotenv
from mssql_python import connect, Connection
import pandas as pd
import streamlit as st
```

インポートと def main()行の間に、次のコードを追加します。

def page_load() -> None:
    st.set_page_config(
        page_title="View Data",
        page_icon=":bar_chart:",
        layout="wide",
        initial_sidebar_state="expanded"
    )

    st.title("AdventureWorksLT Customer Order History")

    SQL_QUERY = """
    SELECT c.*
    FROM SalesLT.Customer AS c
    INNER JOIN SalesLT.SalesOrderHeader AS soh
        ON c.CustomerID = soh.CustomerID;
    """

    df = load_data(SQL_QUERY)

    event = st.dataframe(
        df,
        use_container_width=True,
        hide_index=True,
        on_select="rerun",
        selection_mode="single-row"
    )

    customer = event.selection.rows

    SPEND_QUERY_ALL = """
    SELECT
        soh.OrderDate,
        SUM(sod.OrderQty),
        SUM(sod.OrderQty * sod.UnitPrice) AS spend,
        pc.Name AS ProductCategory
    FROM SalesLT.SalesOrderDetail AS sod
    INNER JOIN SalesLT.SalesOrderHeader AS soh
        ON sod.SalesOrderID = soh.SalesOrderID
    INNER JOIN SalesLT.Product AS p
        ON sod.ProductID = p.ProductID
    INNER JOIN SalesLT.ProductCategory AS pc
        ON p.ProductCategoryID = pc.ProductCategoryID
    GROUP BY soh.OrderDate, pc.Name
    ORDER BY soh.OrderDate, pc.Name;
    """
    SPEND_QUERY_CUSTOMER = """
    SELECT
        soh.OrderDate,
        SUM(sod.OrderQty),
        SUM(sod.OrderQty * sod.UnitPrice) AS spend,
        pc.Name AS ProductCategory
    FROM SalesLT.SalesOrderDetail AS sod
    INNER JOIN SalesLT.SalesOrderHeader AS soh
        ON sod.SalesOrderID = soh.SalesOrderID
    INNER JOIN SalesLT.Product AS p
        ON sod.ProductID = p.ProductID
    INNER JOIN SalesLT.ProductCategory AS pc
        ON p.ProductCategoryID = pc.ProductCategoryID
    WHERE soh.CustomerID = ?
    GROUP BY soh.OrderDate, pc.Name
    ORDER BY soh.OrderDate, pc.Name;
    """
    if len(customer) == 0:
        spend_df = load_data(SPEND_QUERY_ALL)
    else:
        customer_id = int(df.loc[customer, 'CustomerID'].values[0])
        spend_df = load_data(SPEND_QUERY_CUSTOMER, params=(customer_id,))

    st.write("Here's a summary of spend by product category over time:")
    st.bar_chart(spend_df.set_index('ProductCategory')['spend'], use_container_width=True)

    if len(customer) > 0:
        st.write(f"Displaying orders for Customer ID: {df.loc[customer, 'CustomerID'].values[0]}")
        customer_id = int(df.loc[customer, 'CustomerID'].values[0])
        SQL_QUERY = """
        SELECT *
        FROM SalesLT.SalesOrderHeader AS soh
        WHERE soh.CustomerID = ?;
        """
        st.dataframe(load_data(SQL_QUERY, params=(customer_id,)), hide_index=True, use_container_width=True)
        SQL_QUERY = """
        SELECT sod.*
        FROM SalesLT.SalesOrderHeader AS soh
        INNER JOIN SalesLT.SalesOrderDetail AS sod
            ON soh.SalesOrderID = sod.SalesOrderID
        WHERE soh.CustomerID = ?;
        """
        st.dataframe(load_data(SQL_QUERY, params=(customer_id,)), hide_index=True, use_container_width=True)

インポートと def page_load() -> None:の間に、このコードを追加します。

_connection = None

def get_connection() -> Connection:
    global _connection
    if not _connection:
        load_dotenv()
        _connection = connect(getenv("SQL_CONNECTION_STRING"))
    return _connection

@st.cache_data
def load_data(SQL_QUERY, params=None) -> pd.DataFrame:
    data = pd.read_sql_query(SQL_QUERY, get_connection(), params=params)
    return data

このコードを見つけなさい。

def main():
    print("Hello from rapid-prototyping-qs!")

これをこのコードに置き換えます。

def main() -> None:
    page_load()
    if _connection:
        _connection.close()

main.pyを保存して閉じます。

接続文字列を保存する

.gitignore ファイルを開き、.env ファイルの除外を追加します。あなたのファイルは以下の例に似ているはずです。
```
# Python-generated files
__pycache__/
*.py[oc]
build/
dist/
wheels/
*.egg-info

# Virtual environments
.venv

# Connection strings and secrets
.env
```
.gitignoreを保存して閉じます。
現在のディレクトリに、 .envという名前の新しいファイルを作成します。
.env ファイル内に、SQL_CONNECTION_STRINGという名前の接続文字列のエントリを追加します。プレースホルダーを実際の値に置き換えます。
```
SQL_CONNECTION_STRING="Server=<server>;Database=<database>;Encrypt=yes;TrustServerCertificate=no;Authentication=ActiveDirectoryInteractive"
```
接続文字列は接続しているSQLデータベースの種類によって異なります。 Azure SQL DatabaseやFabricのSQL Databaseでは、接続文字列タブのODBCの接続文字列を使い、シナリオに合わせて認証タイプを調整してください。接続文字列の構文の詳細については、「mssql-python 用の接続文字列」を参照してください。

ヒント

macOS では、 ActiveDirectoryInteractive と ActiveDirectoryDefault の両方が Microsoft Entra 認証で機能します。 ActiveDirectoryInteractive スクリプトを実行するたびにサインインするように求められます。繰り返し表示されるサインインプロンプトを避けるために、Azure CLIaz loginコマンドで一度サインインし、ActiveDirectoryDefaultを使いましょう。 ActiveDirectoryDefault キャッシュされた認証情報を再利用します。

uv run を使用してスクリプトを実行する

以前のターミナルウィンドウで、または同じディレクトリに対して新しいターミナルウィンドウを開き、次のコマンドを実行します。
```
uv run streamlit run main.py
```
レポートが Web ブラウザーの新しいタブで開きます。
レポートを試して、そのしくみを確認してください。何かを変更する場合は、 main.py 保存し、ブラウザーウィンドウの右上隅にある再読み込みオプションを使用します。
プロトタイプを共有するには、 .venv フォルダーを除くすべてのファイルを他のコンピューターにコピーします。 .venv フォルダーは、最初の実行で再作成されます。

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最終更新: 2026-10-19