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

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

Salesforce Data への接続

Salesforce 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。

Salesforce への接続にはLogin、OAuth、SSO の種類があります。Login 方式では、Username、Password、Security Token を使って接続します。

Username、Password を使用しない/できない場合、OAuth 認証を使用することができます。

SSO (シングルサインオン) は、SSOProperties、SSOLoginUrl、TokenUrl プロパティを設定することでIdentity プロバイダ経由で利用できます。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Salesforce 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Salesforce 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、Salesforce data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("salesforce///?User=username&Password=password&SecurityToken=Your_Security_Token")

Salesforce 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、Account 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 Account(base):
	__tablename__ = "Account"
	Industry = Column(String,primary_key=True)
	AnnualRevenue = Column(String)
	...

Salesforce 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("salesforce///?User=username&Password=password&SecurityToken=Your_Security_Token")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Account).filter_by(Name="GenePoint"):
	print("Industry: ", instance.Industry)
	print("AnnualRevenue: ", instance.AnnualRevenue)
	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

Account_table = Account.metadata.tables["Account"]
for instance in session.execute(Account_table.select().where(Account_table.c.Name == "GenePoint")):
	print("Industry: ", instance.Industry)
	print("AnnualRevenue: ", instance.AnnualRevenue)
	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。

Salesforce Data の挿入(INSERT)

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

new_rec = Account(Industry="placeholder", Name="GenePoint")
session.add(new_rec)
session.commit()

Salesforce Data を更新(UPDATE)

Salesforce 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、Salesforce にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Account).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Name = "GenePoint"
session.commit()

Salesforce Data を削除(DELETE)

Salesforce 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(Account).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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