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Python でDynamics 365 のデータを変換・出力するETL 処理を作る方法
CData Python Connector とpetl モジュールを使って、Dynamics 365 のデータを変換後にCSV ファイルに吐き出すETL 処理を実装します。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるDynamics 365 連携のシナリオ
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。本記事では、CData Python Connector for Dynamics365 とpetl フレームワークを使って、Dynamics 365 のデータにPython から接続してデータを変換、CSV に出力するETL 変換を実装してみます。
CData Python Connector は効率的なデータ処理によりDynamics 365 のデータ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。Dynamics 365 にデータをクエリする際、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Dynamics 365 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込みのSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います（JOIN やSQL 関数など）。
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Dynamics 365 のデータを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.dynamics365 as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Dynamics 365 Connector からDynamics 365 への接続を行います
cnxn = mod.connect("OrganizationUrl=https://myaccount.operations.dynamics.com/;Edition=Sales;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
Dynamics 365 接続プロパティの取得・設定方法
Microsoft Dynamics 365 への接続
Microsoft Dynamics 365 ドライバーは、以下のMicrosoft Dynamics 365 エディションへの接続をサポートしています。
- CustomerService
- FieldService
- FinOpsOnline （デフォルト）
- FinOpsOnPremise
- HumanResources
- Marketing
- ProjectOperations
- Sales
Notes：
- Supply Chain Management はFinance and Operations と同一です。これらのいずれかに接続するには、Edition をFinOpsOnline またはFinOpsOnPremise のいずれかに設定します。
- Microsoft Dynamics 365 Business Central については、個別のMicrosoft Dynamics 365 Business Central ドライバーを使用してください。
- OrganizationUrl：お使いのMicrosoft Dynamics 365 組織のURL。例えば、https://orgcb42e1d0.crm.dynamics.com。
- Edition：上記のエディション一覧に示すとおり。
Microsoft Dynamics 365 への認証
Microsoft Dynamics 365 は、Azure AD、Azure サービスプリンシパル、Azure マネージドID（MSI）を経由する認証をサポートします。これらはすべてOAuth 規格に基づきます。 認証方法の詳細は、ヘルプドキュメントを参照してください。
Dynamics 365 をクエリするSQL 文の作成
Dynamics 365 にはSQL でデータアクセスが可能です。GoalHeadings エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT GoalHeadingId, Name FROM GoalHeadings WHERE Name = 'MyAccount'"
Dynamics 365 データ のETL 処理
DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でETL（抽出・変換・ロード）パイプラインを組みます。この例では、Dynamics 365 のデータ を取得して、Name 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,'Name') etl.tocsv(table2,'goalheadings_data.csv')
CData Python Connector for Dynamics365 を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Dynamics 365 のデータ 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。
おわりに
Dynamics 365 Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Dynamics 365 のデータ 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.dynamics365 as mod
cnxn = mod.connect("OrganizationUrl=https://myaccount.operations.dynamics.com/;Edition=Sales;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
sql = "SELECT GoalHeadingId, Name FROM GoalHeadings WHERE Name = 'MyAccount'"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'Name')
etl.tocsv(table2,'goalheadings_data.csv')
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