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

CData Python Connector for NetSuite 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NetSuite 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 NetSuite は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで NetSuite にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、NetSuite data をビジュアライズできます。 本記事では、SQLAlchemy でNetSuite 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NetSuite 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。NetSuite 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NetSuite 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)。

NetSuite Data への接続

NetSuite 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 セクションで、User、Password プロパティを設定します。AccountId に企業アカウントのID を入力します。 オプションでRoleId を指定してログインユーザーの権限を制限することができます。

詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

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NetSuite 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NetSuite 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、NetSuite data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("netsuite///?Account Id=XABC123456&Password=password&User=user&Role Id=3&Version=2013_1")

NetSuite 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、SalesOrder 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 SalesOrder(base):
	__tablename__ = "SalesOrder"
	CustomerName = Column(String,primary_key=True)
	SalesOrderTotal = Column(String)
	...

NetSuite 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("netsuite///?Account Id=XABC123456&Password=password&User=user&Role Id=3&Version=2013_1")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(SalesOrder).filter_by(Class_Name="Furniture : Office"):
	print("CustomerName: ", instance.CustomerName)
	print("SalesOrderTotal: ", instance.SalesOrderTotal)
	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

SalesOrder_table = SalesOrder.metadata.tables["SalesOrder"]
for instance in session.execute(SalesOrder_table.select().where(SalesOrder_table.c.Class_Name == "Furniture : Office")):
	print("CustomerName: ", instance.CustomerName)
	print("SalesOrderTotal: ", instance.SalesOrderTotal)
	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。

NetSuite Data の挿入(INSERT)

NetSuite 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、NetSuite にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = SalesOrder(CustomerName="placeholder", Class_Name="Furniture : Office")
session.add(new_rec)
session.commit()

NetSuite Data を更新(UPDATE)

NetSuite 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、NetSuite にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(SalesOrder).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Class_Name = "Furniture : Office"
session.commit()

NetSuite Data を削除(DELETE)

NetSuite 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(SalesOrder).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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