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

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

Odoo Data への接続

Odoo 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。

接続するには、Url を有効なOdoo サイトに設定し、User およびPassword を接続するユーザーの接続の詳細に設定し、Database をOdoo データベースに設定します。

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

engine = create_engine("odoo///?User=MyUser&Password=MyPassword&URL=http://MyOdooSite/&Database=MyDatabase")

Odoo 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、res_users 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 res_users(base):
	__tablename__ = "res_users"
	name = Column(String,primary_key=True)
	email = Column(String)
	...

Odoo 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("odoo///?User=MyUser&Password=MyPassword&URL=http://MyOdooSite/&Database=MyDatabase")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(res_users).filter_by(id="1"):
	print("name: ", instance.name)
	print("email: ", instance.email)
	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

res_users_table = res_users.metadata.tables["res_users"]
for instance in session.execute(res_users_table.select().where(res_users_table.c.id == "1")):
	print("name: ", instance.name)
	print("email: ", instance.email)
	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。

Odoo Data の挿入（INSERT）

Odoo 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、Odoo にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = res_users(name="placeholder", id="1")
session.add(new_rec)
session.commit()

Odoo Data を更新（UPDATE）

Odoo 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、Odoo にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(res_users).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.id = "1"
session.commit()

Odoo Data を削除（DELETE）

Odoo 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(res_users).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

製品の無償トライアル情報

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