SQLAlchemy ORM を使って、Python でPaylocity データに連携する方法

こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。

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 Paylocity は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Paylocity にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Paylocity データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でPaylocity 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 Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

1. Paylocity をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
2. Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにPaylocity データを連携
3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてPaylocity の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。

必要なモジュールのインストール

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Paylocity データをモデル化

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

engine = create_engine("paylocity///?OAuthClientID=YourClientId&OAuthClientSecret=YourClientSecret&RSAPublicKey=YourRSAPubKey&Key=YourKey&IV=YourIV&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Paylocity への接続を確立するには以下を設定します。

• RSAPublicKey：Paylocity アカウントでRSA 暗号化が有効になっている場合は、Paylocity に関連付けられたRSA キーを設定。

  このプロパティは、Insert およびUpdate ステートメントを実行するために必須です。この機能が無効になっている場合は必須ではありません。

• UseSandbox：サンドボックスアカウントを使用する場合はTrue に設定。
• CustomFieldsCategory：Customfields カテゴリに設定。これは、IncludeCustomFields がtrue に設定されている場合は必須です。デフォルト値はPayrollAndHR です。
• Key：Paylocity の公開鍵で暗号化されたAES 共通鍵（base 64 エンコード）。これはコンテンツを暗号化するためのキーです。

  Paylocity は、RSA 復号化を使用してAES 鍵を復号化します。
  これはオプションのプロパティで、IV の値が指定されていない場合、ドライバーは内部でキーを生成します。

• IV：コンテンツを暗号化するときに使用するAES IV（base 64 エンコード）。これはオプションのプロパティで、Key の値が指定されていない場合、ドライバーは内部でIV を生成します。

OAuth

OAuth を使用してPaylocity で認証する必要があります。OAuth では認証するユーザーにブラウザでPaylocity との通信を要求します。詳しくは、ヘルプドキュメントのOAuth セクションを参照してください。

Pay Entry API

Pay Entry API はPaylocity API の他の部分と完全に分離されています。個別のクライアントID とシークレットを使用し、アカウントへのアクセスを許可するにはPaylocity から明示的にリクエストする必要があります。 Pay Entry API を使用すると、個々の従業員の給与情報を自動的に送信できます。 Pay Entry API によって提供されるものの性質が非常に限られているため、CData では個別のスキーマを提供しないことを選択しましたが、UsePayEntryAPI 接続プロパティを介して有効にできます。

UsePayEntryAPI をtrue に設定する場合は、CreatePayEntryImportBatch、MergePayEntryImportBatch、Input_TimeEntry、およびOAuth ストアドプロシージャのみ利用できることに注意してください。 製品のその他の機能を使用しようとするとエラーが発生します。また、OAuthAccessToken を個別に保存する必要があります。これは、この接続プロパティを使用するときに異なるOAuthSettingsLocation を設定することを意味します。

Paylocity データ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、Employee 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 Employee(base):
	__tablename__ = "Employee"
	FirstName = Column(String,primary_key=True)
	LastName = Column(String)
	...

Paylocity データをクエリ

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("paylocity///?OAuthClientID=YourClientId&OAuthClientSecret=YourClientSecret&RSAPublicKey=YourRSAPubKey&Key=YourKey&IV=YourIV&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Employee).filter_by(EmployeeId="1234"):
	print("FirstName: ", instance.FirstName)
	print("LastName: ", instance.LastName)
	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

Employee_table = Employee.metadata.tables["Employee"]
for instance in session.execute(Employee_table.select().where(Employee_table.c.EmployeeId == "1234")):
	print("FirstName: ", instance.FirstName)
	print("LastName: ", instance.LastName)
	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。

Paylocity データの挿入（INSERT）

Paylocity データへの挿入には、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、Paylocity にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Employee(FirstName="placeholder", EmployeeId="1234")
session.add(new_rec)
session.commit()

Paylocity データを更新（UPDATE）

Paylocity データの更新には、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、Paylocity にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Employee).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.EmployeeId = "1234"
session.commit()

Paylocity データを削除（DELETE）

Paylocity データの削除には、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(Employee).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

Paylocity からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。

日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。