本記事では CData サポート担当からこんなことを聞かれたらどこを確認すべきか?という観点で、よく頂くお問合せ内容をご紹介します。
記事はこちら →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 BullhornCRM とpetl フレームワークを使って、Bullhorn CRM に連携するPython アプリや、Bullhorn 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Bullhorn 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。Bullhorn 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Bullhorn 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)。
Bullhorn 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。
Begin by providing your Bullhorn CRM account credentials in the following:
If you are uncertain about your data center code, codes like CLS2, CLS21, etc. are cluster IDs that are contained in a user's browser URL (address bar) once they are logged in.
Example: https://cls21.bullhornstaffing.com/BullhornSTAFFING/MainFrame.jsp?#no-ba... indicates that the logged in user is on CLS21.
Bullhorn CRM uses the OAuth 2.0 authentication standard. To authenticate using OAuth, create and configure a custom OAuth app. See the Help documentation for more information.
CData Bullhorn 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Bullhorn CRM にアクセスします。
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
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.bullhorncrm as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Bullhorn CRM Connector からBullhorn CRM への接続を行います
cnxn = mod.connect("DataCenterCode=CLS33;OAuthClientId=myoauthclientid;OAuthClientSecret=myoauthclientsecret;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
Bullhorn CRM にはSQL でデータアクセスが可能です。Candidate エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, CandidateName FROM Candidate WHERE CandidateName = 'Jane Doe'"
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、Bullhorn CRM data を取得して、CandidateName 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,'CandidateName') etl.tocsv(table2,'candidate_data.csv')
CData Python Connector for BullhornCRM を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Bullhorn 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。
Bullhorn 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、Bullhorn 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。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.bullhorncrm as mod cnxn = mod.connect("DataCenterCode=CLS33;OAuthClientId=myoauthclientid;OAuthClientSecret=myoauthclientsecret;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT Id, CandidateName FROM Candidate WHERE CandidateName = 'Jane Doe'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'CandidateName') etl.tocsv(table2,'candidate_data.csv')