本記事では CData サポート担当からこんなことを聞かれたらどこを確認すべきか?という観点で、よく頂くお問合せ内容をご紹介します。
記事はこちら →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。
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。
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
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 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'"
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。
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。
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')