SQLAlchemy ORM を使って、Python でADP の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 ADP は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで ADP にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、ADP のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でADP 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. ADP 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ADP のデータを連携
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ADP 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ADP のデータをモデル化

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

engine = create_engine("adp///?OAuthClientId=YourClientId&OAuthClientSecret=YourClientSecret&SSLClientCert='c:\cert.pfx'&SSLClientCertPassword='admin@123'InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

ADP 接続プロパティの取得・設定方法

接続を確立する前に、ADP に連絡してOAuth アプリとそれに関連するクレデンシャルを提供してもらう必要があります。 これらのクレデンシャルはADP からのみ取得が可能で、直接取得することはできません。

ADP への接続

次のプロパティを指定してADP に接続します。

• OAuthClientId：ADP より提供されたアプリのクライアントId に設定。
• OAuthClientSecret：ADP より提供されたアプリのクライアントシークレットに設定。
• SSLClientCert：ADP より提供された証明書に設定。
• SSLClientCertPassword：証明書のパスワードに設定。
• UseUAT：CData 製品はデフォルトで、本番環境にリクエストを行います。開発者アカウントを使用している場合は、UseUAT をtrue に設定します。
• RowScanDepth：テーブルで利用可能なカスタムフィールドカラムをスキャンする行数の最大値。デフォルト値は100に設定されています。大きい値を設定すると、パフォーマンスが低下する場合があります。

ADP の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、Workers 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 Workers(base):
	__tablename__ = "Workers"
	AssociateOID = Column(String,primary_key=True)
	WorkerID = Column(String)
	...

ADP のデータをクエリ

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("adp///?OAuthClientId=YourClientId&OAuthClientSecret=YourClientSecret&SSLClientCert='c:\cert.pfx'&SSLClientCertPassword='admin@123'InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Workers).filter_by(AssociateOID="G3349PZGBADQY8H8"):
	print("AssociateOID: ", instance.AssociateOID)
	print("WorkerID: ", instance.WorkerID)
	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

Workers_table = Workers.metadata.tables["Workers"]
for instance in session.execute(Workers_table.select().where(Workers_table.c.AssociateOID == "G3349PZGBADQY8H8")):
	print("AssociateOID: ", instance.AssociateOID)
	print("WorkerID: ", instance.WorkerID)
	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。

ADP のデータの挿入（INSERT）

ADP の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、ADP にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Workers(AssociateOID="placeholder", AssociateOID="G3349PZGBADQY8H8")
session.add(new_rec)
session.commit()

ADP のデータを更新（UPDATE）

ADP のデータの更新には、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、ADP にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Workers).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.AssociateOID = "G3349PZGBADQY8H8"
session.commit()

ADP のデータを削除（DELETE）

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

ADP 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。