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

CData Python Connector for Salesforce Marketing 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 Marketing 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 Marketing 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 Marketing にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Salesforce Marketing data をビジュアライズできます。 本記事では、SQLAlchemy でSalesforce Marketing 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 Marketing 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 Marketing 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 Marketing 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 Marketing Data への接続

Salesforce Marketing 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 Marketing Cloud API への認証

User およびPassword をログインクレデンシャルに設定するか、sandbox アカウントに接続する場合はsandbox ユーザーのクレデンシャルに設定します。

Salesforce Marketing Cloud API への接続

デフォルトでは、本製品は本番環境に接続します。Salesforce Marketing Cloud sandbox アカウントを使用するには、UseSandbox をtrue に設定します。

デフォルトのインスタンスは、Web Services API s7 です。他のインスタンスを使用する場合は、Instance を設定できます。

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Salesforce Marketing 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 Marketing 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 Marketing data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("sfmarketingcloud///?User=myUser&Password=myPassword&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Salesforce Marketing 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、Subscriber 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 Subscriber(base):
	__tablename__ = "Subscriber"
	Id = Column(String,primary_key=True)
	Status = Column(String)
	...

Salesforce Marketing 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("sfmarketingcloud///?User=myUser&Password=myPassword&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Subscriber).filter_by(EmailAddress="john.doe@example.com"):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Status: ", instance.Status)
	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

Subscriber_table = Subscriber.metadata.tables["Subscriber"]
for instance in session.execute(Subscriber_table.select().where(Subscriber_table.c.EmailAddress == "john.doe@example.com")):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Status: ", instance.Status)
	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 Marketing Data の挿入(INSERT)

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

new_rec = Subscriber(Id="placeholder", EmailAddress="john.doe@example.com")
session.add(new_rec)
session.commit()

Salesforce Marketing Data を更新(UPDATE)

Salesforce Marketing 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 Marketing にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Subscriber).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.EmailAddress = "john.doe@example.com"
session.commit()

Salesforce Marketing Data を削除(DELETE)

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

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