SQLAlchemy ORM を使って、Python でBlackbaud FE NXT 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 FinancialEdgeNXT は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Blackbaud FE NXT にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Blackbaud FE NXT データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でBlackbaud FE NXT に連携して、データを取得、 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. Blackbaud FE NXT 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Blackbaud FE NXT 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Blackbaud FE NXT 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Blackbaud FE NXT 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、Blackbaud FE NXT データに連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("financialedgenxt///?SubscriptionKey=MySubscriptionKey&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Blackbaud Financial Edge NXT はOAuth 認証標準を利用しています。OAuth を使って認証するには、アプリケーションを作成してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得する必要があります。

認証方法についての詳細は、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。

Blackbaud FE NXT 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、Accounts 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 Accounts(base):
	__tablename__ = "Accounts"
	AccountId = Column(String,primary_key=True)
	AccountNumber = Column(String)
	...

Blackbaud FE NXT 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("financialedgenxt///?SubscriptionKey=MySubscriptionKey&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Accounts).filter_by(ModifiedBy="System"):
	print("AccountId: ", instance.AccountId)
	print("AccountNumber: ", instance.AccountNumber)
	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

Accounts_table = Accounts.metadata.tables["Accounts"]
for instance in session.execute(Accounts_table.select().where(Accounts_table.c.ModifiedBy == "System")):
	print("AccountId: ", instance.AccountId)
	print("AccountNumber: ", instance.AccountNumber)
	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。

Blackbaud FE NXT 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。