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SuiteCRM Python Connector

SuiteCRM へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにSuiteCRM をシームレスに統合。

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Python でSuiteCRM データをETL


CData Python Connector for SuiteCRM を使って、Python petl でSuiteCRM data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。


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Python

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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 SuiteCRM とpetl フレームワークを使って、SuiteCRM に連携するPython アプリや、SuiteCRM データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。

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SuiteCRM 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。SuiteCRM 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SuiteCRM 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)。

SuiteCRM Data への接続

SuiteCRM 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。

次の接続プロパティを設定すると、V4.1 API 経由でSuiteCRM データに接続できます。

  • Schema:suitecrmv4 に設定。
  • Url:SuiteCRM アプリケーションに紐づいているURL(例:http://suite.crm.com)に設定。
  • User:SuiteCRM に紐づいているユーザーに設定。
  • Password:SuiteCRM に紐づいているパスワードに設定。

SuiteCRM メタデータの取得は高負荷になる可能性があることに注意してください。メタデータのキャッシュ で説明しているように、メタデータをローカルに格納することをお勧めします。

CData SuiteCRM Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトでSuiteCRM にアクセスします。

必要なモジュールのインストール

pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします:

pip install petl
pip install pandas

Python でSuiteCRM データをETL 処理するアプリを構築

モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。

CData Connector を含むモジュールをインポートします:

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.suitecrm as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData SuiteCRM Connector からSuiteCRM への接続を行います

cnxn = mod.connect("URL=http://mySuiteCRM.com;User=myUser;Password=myPassword;")

SuiteCRM をクエリするSQL 文の作成

SuiteCRM にはSQL でデータアクセスが可能です。Accounts エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Name, Industry FROM Accounts WHERE Industry = 'Manufacturing'"

SuiteCRM Data のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract(取得)、Transform(加工)、Load(ロード)を組みます。この例では、SuiteCRM data を取得して、Industry カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Industry')

etl.tocsv(table2,'accounts_data.csv')

CData Python Connector for SuiteCRM を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、SuiteCRM data を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。

製品の無償トライアル情報

SuiteCRM Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、SuiteCRM data への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。



フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.suitecrm as mod

cnxn = mod.connect("URL=http://mySuiteCRM.com;User=myUser;Password=myPassword;")

sql = "SELECT Name, Industry FROM Accounts WHERE Industry = 'Manufacturing'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Industry')

etl.tocsv(table2,'accounts_data.csv')