データベースやCSVファイルを扱う際、大量のカラム名を管理するのは非常に手間がかかります。カラム数が多いと、どのカラムがどのデータを指しているのか分からなくなりがちです。この記事では、PythonとTkinterを使って、カラム名を効率的に管理・検索できるツールを作ってみたので紹介します。
1. 基本のサンプルコード
まずは、カラム名を検索できる基本的なツールを作成してみましょう。以下のコードでは、カラム名、GUI表示名、CSV名を表示し、それぞれを検索できる機能を備えたTkinterアプリケーションを作成します。
コード例：カラム名検索ツール
import tkinter as tk
from tkinter import ttk
class ColumnSearcherApp(tk.Tk):
def __init__(self, columns):
super().__init__()
self.title("カラム名検索ツール")
self.geometry("600x400")
self.columns = columns
# 検索フレーム
self.search_frame = tk.Frame(self)
self.search_frame.pack(pady=10)
# 検索ラベルとエントリ
tk.Label(self.search_frame, text="カラム名:").grid(row=0, column=0, padx=5)
self.search_var = tk.StringVar()
self.search_var.trace("w", lambda name, index, mode: self.search_columns())
self.search_entry = tk.Entry(self.search_frame, textvariable=self.search_var)
self.search_entry.grid(row=0, column=1, padx=5)
tk.Label(self.search_frame, text="項目名:").grid(row=1, column=0, padx=5)
self.search_var_gui = tk.StringVar()
self.search_var_gui.trace("w", lambda name, index, mode: self.search_columns())
self.search_entry_gui = tk.Entry(self.search_frame, textvariable=self.search_var_gui)
self.search_entry_gui.grid(row=1, column=1, padx=5)
tk.Label(self.search_frame, text="CSV名:").grid(row=2, column=0, padx=5)
self.search_var_csv = tk.StringVar()
self.search_var_csv.trace("w", lambda name, index, mode: self.search_columns())
self.search_entry_csv = tk.Entry(self.search_frame, textvariable=self.search_var_csv)
self.search_entry_csv.grid(row=2, column=1, padx=5)
# 一覧表示用ツリービュー
self.tree = ttk.Treeview(self, columns=("column_name", "gui_name", "csv_name"), show='headings')
self.tree.heading("column_name", text="カラム名")
self.tree.heading("gui_name", text="項目名")
self.tree.heading("csv_name", text="CSV名")
self.tree.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)
self.populate_tree()
def populate_tree(self):
for col in self.columns:
self.tree.insert("", tk.END, values=(col["column_name"], col["gui_name"], col["csv_name"]))
def search_columns(self):
query_col = self.search_var.get().lower()
query_gui = self.search_var_gui.get().lower()
query_csv = self.search_var_csv.get().lower()
# 一覧をクリア
for i in self.tree.get_children():
self.tree.delete(i)
# フィルタされた結果を表示
for col in self.columns:
if query_col in col["column_name"].lower() and query_gui in col["gui_name"].lower() and query_csv in col["csv_name"].lower():
self.tree.insert("", tk.END, values=(col["column_name"], col["gui_name"], col["csv_name"]))
if __name__ == "__main__":
# サンプルデータの作成
columns = [
{"column_name": "user_id", "gui_name": "ユーザーID", "csv_name": "user_id"},
{"column_name": "order_date", "gui_name": "注文日", "csv_name": "order_date"},
{"column_name": "total_price", "gui_name": "合計金額", "csv_name": "total_price"},
# 他のカラムをここに追加
]
app = ColumnSearcherApp(columns)
app.mainloop()
解説
このコードでは、サンプルデータを使ってカラム名、GUI表示名、CSVでの項目名を一覧表示し、ユーザーが各項目で検索できるツールを提供します。これにより、基本的なカラム管理ツールが動作することが確認できます。
2. では実際に使うとしたら…
このサンプルコードを試した後、実際に使う場合には、以下のようにExcelやSQLite3データベースを利用してカラム情報を管理し、ツールで使用することができます。
Excelで管理するなら
Excelファイルにカラム情報を保存し、Pandasを使って読み込む方法です。この方法を使うと、Excelファイルの内容を変更するだけで、ツールの表示内容も簡単に更新できます。
Excelファイルの準備
まず、カラム情報を管理するためのExcelファイルを作成します。以下のリンクから、サンプルのExcelファイルをダウンロードできます。
Excelファイルからデータを読み込んでツールを起動
次に、Excelファイルからデータを読み込んで表示するためのコードを以下に示します。
import pandas as pd
import tkinter as tk
from tkinter import ttk
class ColumnSearcherApp(tk.Tk):
def __init__(self, columns):
super().__init__()
self.title("カラム名検索ツール")
self.geometry("600x400")
self.columns = columns
# 検索フレーム
self.search_frame = tk.Frame(self)
self.search_frame.pack(pady=10)
# 検索ラベルとエントリ
tk.Label(self.search_frame, text="カラム名:").grid(row=0, column=0, padx=5)
self.search_var = tk.StringVar()
self.search_var.trace("w", lambda name, index, mode: self.search_columns())
self.search_entry = tk.Entry(self.search_frame, textvariable=self.search_var)
self.search_entry.grid(row=0, column=1, padx=5)
tk.Label(self.search_frame, text="項目名:").grid(row=1, column=0, padx=5)
self.search_var_gui = tk.StringVar()
self.search_var_gui.trace("w", lambda name, index, mode: self.search_columns())
self.search_entry_gui = tk.Entry(self.search_frame, textvariable=self.search_var_gui)
self.search_entry_gui.grid(row=1, column=1, padx=5)
tk.Label(self.search_frame, text="CSV名:").grid(row=2, column=0, padx=5)
self.search_var_csv = tk.StringVar()
self.search_var_csv.trace("w", lambda name, index, mode: self.search_columns())
self.search_entry_csv = tk.Entry(self.search_frame, textvariable=self.search_var_csv)
self.search_entry_csv.grid(row=2, column=1, padx=5)
# 一覧表示用ツリービュー
self.tree = ttk.Treeview(self, columns=("column_name", "gui_name", "csv_name"), show='headings')
self.tree.heading("column_name", text="カラム名")
self.tree.heading("gui_name", text="項目名")
self.tree.heading("csv_name", text="CSV名")
self.tree.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)
self.populate_tree()
def populate_tree(self):
for col in self.columns:
self.tree.insert("", tk.END, values=(col["column_name"], col["gui_name"], col["csv_name"]))
def search_columns(self):
query_col = self.search_var.get().lower()
query_gui = self.search_var_gui.get().lower()
query_csv = self.search_var_csv.get().lower()
# 一覧をクリア
for i in self.tree.get_children():
self.tree.delete(i)
# フィルタされた結果を表示
for col in self.columns:
if query_col in col["column_name"].lower() and query_gui in col["gui_name"].lower() and query_csv in col["csv_name"].lower():
self.tree.insert("", tk.END, values=(col["column_name"], col["gui_name"], col["csv_name"]))
if __name__ == "__main__":
# Excelファイルからデータを読み込む
df = pd.read_excel('columns.xlsx')
columns = df.to_dict(orient='records')
app = ColumnSearcherApp(columns)
app.mainloop()
データベースで管理するなら
次に、SQLite3データベースにカラム情報を保存し、それを読み込んで表示する方法です。この方法では、データベースを使用することで、より多くのデータを扱うことができます。
Excelファイルからデータベースに保存
まず、Excelファイルからカラム情報を読み込み、それをSQLite3データベースに保存するコードを示します。
import pandas as pd
import sqlite3
# Excelファイルからデータを読み込む
df = pd.read_excel('columns.xlsx')
# SQLite3データベースに接続
conn = sqlite3.connect('columns.db')
cursor = conn.cursor()
# テーブルを作成
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS column_table (
id INTEGER PRIMARY KEY,
column_name TEXT,
gui_name TEXT,
csv_name TEXT
)
''')
# データを挿入
for _, row in df.iterrows():
cursor.execute('''
INSERT INTO column_table (column_name, gui_name, csv_name)
VALUES (?, ?, ?)
''', (row['column_name'], row['gui_name'], row['csv_name']))
# コミットしてデータベースを閉じる
conn.commit()
conn.close()
データベースから読み込んで表示
次に、データベースに保存されたカラム情報を読み込み、表示するためのコードです。
import sqlite3
import tkinter as tk
from tkinter import ttk, messagebox
class ColumnSearcherApp(tk.Tk):
def __init__(self):
super().__init__()
self.title("カラム名管理ツール")
self.geometry("700x500")
# データベースに接続
self.conn = sqlite3.connect('columns.db')
self.cursor = self.conn.cursor()
# UIセットアップ
self.create_widgets()
self.populate_tree()
def create_widgets(self):
# 検索フレーム
self.search_frame = tk.Frame(self)
self.search_frame.pack(pady=10)
tk.Label(self.search_frame, text="カラム名:").grid(row=0, column=0, padx=5)
self.search_var = tk.StringVar()
self.search_var.trace("w", lambda name, index, mode: self.search_columns())
self.search_entry = tk.Entry(self.search_frame, textvariable=self.search_var)
self.search_entry.grid(row=0, column=1, padx=5)
tk.Label(self.search_frame, text="項目名:").grid(row=1, column=0, padx=5)
self.search_var_gui = tk.StringVar()
self.search_var_gui.trace("w", lambda name, index, mode: self.search_columns())
self.search_entry_gui = tk.Entry(self.search_frame, textvariable=self.search_var_gui)
self.search_entry_gui.grid(row=1, column=1, padx=5)
tk.Label(self.search_frame, text="CSV名:").grid(row=2, column=0, padx=5)
self.search_var_csv = tk.StringVar()
self.search_var_csv.trace("w", lambda name, index, mode: self.search_columns())
self.search_entry_csv = tk.Entry(self.search_frame, textvariable=self.search_var_csv)
self.search_entry_csv.grid(row=2, column=1, padx=5)
# 一覧表示用ツリービュー
self.tree = ttk.Treeview(self, columns=("column_name", "gui_name", "csv_name"), show='headings')
self.tree.heading("column_name", text="カラム名")
self.tree.heading("gui_name", text="項目名")
self.tree.heading("csv_name", text="CSV名")
self.tree.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)
self.populate_tree()
# 手動入力フレーム
self.entry_frame = tk.Frame(self)
self.entry_frame.pack(pady=10)
tk.Label(self.entry_frame, text="カラム名:").grid(row=0, column=0, padx=5)
self.entry_col = tk.Entry(self.entry_frame)
self.entry_col.grid(row=0, column=1, padx=5)
tk.Label(self.entry_frame, text="項目名:").grid(row=1, column=0, padx=5)
self.entry_gui = tk.Entry(self.entry_frame)
self.entry_gui.grid(row=1, column=1, padx=5)
tk.Label(self.entry_frame, text="CSV名:").grid(row=2, column=0, padx=5)
self.entry_csv = tk.Entry(self.entry_frame)
self.entry_csv.grid(row=2, column=1, padx=5)
self.add_button = tk.Button(self.entry_frame, text="追加", command=self.add_column)
self.add_button.grid(row=3, columnspan=2, pady=10)
def populate_tree(self):
# 現在のツリービューをクリア
for i in self.tree.get_children():
self.tree.delete(i)
# データベースからデータを取得して表示
self.cursor.execute("SELECT column_name, gui_name, csv_name FROM column_table")
for row in self.cursor.fetchall():
self.tree.insert("", tk.END, values=row)
def search_columns(self):
query_col = self.search_var.get().lower()
query_gui = self.search_var_gui.get().lower()
query_csv = self.search_var_csv.get().lower()
# 一覧をクリア
for i in self.tree.get_children():
self.tree.delete(i)
# フィルタされた結果を表示
self.cursor.execute("SELECT column_name, gui_name, csv_name FROM column_table")
for row in self.cursor.fetchall():
if query_col in row[0].lower() and query_gui in row[1].lower() and query_csv in row[2].lower():
self.tree.insert("", tk.END, values=row)
def add_column(self):
col_name = self.entry_col.get()
gui_name = self.entry_gui.get()
csv_name = self.entry_csv.get()
if col_name and gui_name and csv_name:
self.cursor.execute('''
INSERT INTO column_table (column_name, gui_name, csv_name)
VALUES (?, ?, ?)
''', (col_name, gui_name, csv_name))
self.conn.commit()
messagebox.showinfo("追加完了", "カラム情報を追加しました。")
self.populate_tree()
else:
messagebox.showwarning("入力エラー", "すべてのフィールドに入力してください。")
def __del__(self):
self.conn.close()
if __name__ == "__main__":
app = ColumnSearcherApp()
app.mainloop()
まとめ
これで、Excelファイルからの読み込み、データベースへの保存、手動での追加を備えた完全なツールが完成しました。このツールを使用することで、大量のカラム名を効率的に管理できるだけでなく、実際の業務に即した柔軟な対応が可能になります。
一度このツールを使ってデータ管理を効率化してみてください！
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