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SQLAlchemy ORM を使って、Python でAct CRM データに連携

CData Python Connector for Act CRM を使って、Python アプリケーションおよびスクリプトからSQLAlchemy 経由でAct CRM にOR マッピング可能に。

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 は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Act CRM にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Act CRM data をビジュアライズできます。 本記事では、SQLAlchemy でAct CRM に連携して、データを取得、、更新、挿入、削除 する方法を説明します。

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。

以下の手順でSQLAlchemy をインストールして、Python オブジェクトからAct CRM に接続します。

必要なモジュールのインストールs

pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします:

pip install sqlalchemy

モジュールのインポートを忘れずに行います:

import sqlalchemy

Python でAct CRM Data をモデル化します

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Act CRM data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("actcrm///?URL=https://myActCRMserver.com&User=myUser&Password=myPassword&ActDatabase=MyDB")

Act CRM Data のマッピングクラスの宣言

接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、Activities テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド(カラム)を定義します。

base = declarative_base()
class Activities(base):
	__tablename__ = "Activities"
	ActivityDisplayName = Column(String,primary_key=True)
	Subject = Column(String)
	...

Act CRM Data をクエリ

マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。

query メソッドを使う

engine = create_engine("actcrm///?URL=https://myActCRMserver.com&User=myUser&Password=myPassword&ActDatabase=MyDB")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Activities).filter_by(Subject="Sample subject"):
	print("ActivityDisplayName: ", instance.ActivityDisplayName)
	print("Subject: ", instance.Subject)
	print("---------")

ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。

execute メソッドを使う

Activities_table = Activities.metadata.tables["Activities"]
for instance in session.execute(Activities_table.select().where(Activities_table.c.Subject == "Sample subject")):
	print("ActivityDisplayName: ", instance.ActivityDisplayName)
	print("Subject: ", instance.Subject)
	print("---------")

より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。

Act CRM Data の挿入(INSERT)

Act CRM data への挿入には、マップされたクラスのインスタンスを定義し、アクティブな session に追加します。commit 関数を呼び出して、Act CRM にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Activities(ActivityDisplayName="placeholder", Subject="Sample subject")
session.add(new_rec)
session.commit()

Act CRM Data を更新(UPDATE)

Act CRM data の更新には、更新するレコードをフィルタクエリとともにフェッチします。そして、フィールドの値を変更し、セッションでcommit 関数を呼んで、Act CRM にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Activities).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Subject = "Sample subject"
session.commit()

Act CRM Data を削除(DELETE)

Act CRM data の削除には、フィルタクエリと一緒に対象となるレコードをフェッチします。そして、アクティブsession でレコードを削除し、セッションでcommit 関数を呼び出して、該当するレコードの削除を実行します。

deleted_rec = session.query(Activities).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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