製品情報をご覧ください

製品情報や無償評価版を製品ページにてご確認いただけます。

製品ページへ

Python でAct CRM データをETL

CData Python Connector for Act CRM を使って、Python petl でAct CRM data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。

Pythonエコシステムには、多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。CData Python Connector for Act CRM とpetl フレームワークを使って、Act CRM に連携するPython アプリや、Act CRM データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。

CData Python Connector は、ビルトインされた効率的なデータプロセスにより、リアルタイムAct CRM data データにPython からアクセスし、高いパフォーマンスと接続性を発揮します。Act CRM に複雑なクエリを投げる際に、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合、SQL 処理を直接Act CRM 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込まれたSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(特にJOIN やSQL 関数など)。

Act CRM Data への接続

Act CRM data への連携は、RDB ソースへのアクセスと同感覚で行うことができます。必要な接続プロパティを使って接続文字列を作成します。本記事では、接続文字列をcreate_engine 関数のパラメータとして送ります。

Authentication セクションのUserPassword プロパティに、有効なAct! ユーザー資格情報を設定する必要があります。認証値に加えて、以下も参照してください。

  • Act! Premium への接続

    認証値に加えて、Act! へのURL も設定が必要です。例:https://eup1-iis-04.eu.hosted.act.com/。

    さらに、接続するActDatabase を指定する必要があります。これは、ご自分のアカウントの[About Act! Premium]メニューのページ右上にある[?]で確認することができます。表示されたウィンドウの[Database Name]を使用します。

  • Act! Premium Cloud への接続

    Act! Premium Cloud アカウントに接続するには、ActCloudName プロパティも指定する必要があります。このプロパティはCloud アカウントのURL アドレスで確認できます。例:https://eup1-iis-04.eu.hosted.act.com/ActCloudName/。

ActCRM メタデータの取得は高負荷になる可能性があることに注意してください。CacheMetadata プロパティを設定して、メタデータをローカルに格納することをお勧めします。

CData Act CRM Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトでAct CRM にアクセスします。

必要なモジュールのインストール

pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします:

pip install petl
pip install pandas

Python でAct CRM データをETL 処理するアプリを構築

モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。

CData Connector を含むモジュールをインポートします:

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.actcrm as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Act CRM Connector からAct CRM への接続を行います

cnxn = mod.connect("URL=https://myActCRMserver.com;User=myUser;Password=myPassword;ActDatabase=MyDB;")

Act CRM をクエリするSQL 文の作成

Act CRM にはSQL でデータアクセスが可能です。Activities エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT ActivityDisplayName, Subject FROM Activities WHERE Subject = 'Sample subject'"

Act CRM Data のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract(取得)、Transform(加工)、Load(ロード)を組みます。この例では、Act CRM data を取得して、Subject カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Subject')

etl.tocsv(table2,'activities_data.csv')

CData Python Connector for Act CRM を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Act CRM data を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。

製品の無償トライアル情報

Act CRM Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Act CRM data への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。



フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.actcrm as mod

cnxn = mod.connect("URL=https://myActCRMserver.com;User=myUser;Password=myPassword;ActDatabase=MyDB;")

sql = "SELECT ActivityDisplayName, Subject FROM Activities WHERE Subject = 'Sample subject'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Subject')

etl.tocsv(table2,'activities_data.csv')
 
 
ダウンロード