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

SQLAlchemy ORM を使って、Python でDynamics CRM データに連携する方法

CData Python Connector を使って、Python アプリケーションおよびスクリプトからSQLAlchemy 経由でDynamics CRM にOR マッピング可能に。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-23
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CData

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

engine = create_engine("dynamicscrm///?User=myuseraccount&Password=mypassword&URL=https://myOrg.crm.dynamics.com/&CRM Version=CRM Online")

Dynamics CRM 接続プロパティの取得・設定方法

Dynamics CRM では、インスタンスごとに接続文字列の設定が必要です。 Authentication セクションでは、有効なDynamics CRM のUser、Password の入力、およびDynamics CRM Server Organization root のURL を設定します。さらに、CRMVersion プロパティに、'CRM2011+' もしくは'CRMOnline' を設定します。IFD コンフィグレーションもサポートされていますので、InternetFacingDeployment をTRUE に設定してください。

また、Security Token Service(STS)、もしくはAD FS エンドポイントをSTSURL プロパティに設定することもできます。 この値はGetSTSUrl ストアドプロシージャで取得できます。 Office 365 ユーザーはデフォルトSTS URL にCRMVersion の設定だけで接続することができます。

Dynamics CRM 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、Account 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 Account(base):
	__tablename__ = "Account"
	FirstName = Column(String,primary_key=True)
	NumberOfEmployees = Column(String)
	...

Dynamics CRM 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("dynamicscrm///?User=myuseraccount&Password=mypassword&URL=https://myOrg.crm.dynamics.com/&CRM Version=CRM Online")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Account).filter_by(FirstName="Bob"):
	print("FirstName: ", instance.FirstName)
	print("NumberOfEmployees: ", instance.NumberOfEmployees)
	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

Account_table = Account.metadata.tables["Account"]
for instance in session.execute(Account_table.select().where(Account_table.c.FirstName == "Bob")):
	print("FirstName: ", instance.FirstName)
	print("NumberOfEmployees: ", instance.NumberOfEmployees)
	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。

Dynamics CRM データの挿入(INSERT)

Dynamics CRM 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、Dynamics CRM にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Account(FirstName="placeholder", FirstName="Bob")
session.add(new_rec)
session.commit()

Dynamics CRM データを更新(UPDATE)

Dynamics CRM 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、Dynamics CRM にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Account).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.FirstName = "Bob"
session.commit()

Dynamics CRM データを削除(DELETE)

Dynamics CRM 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(Account).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

Dynamics CRM 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。

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