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

SQLAlchemy ORM を使って、Python でOracle Eloqua 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Oracle Eloqua にOR マッピング可能に。

加藤龍彦
ウェブデベロッパー

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

engine = create_engine("oracleeloqua///?User=user&Password=password&Company=CData")

Oracle Eloqua への標準的な認証方法は、ログインメソッドによるものです。ログインメソッドでは、Company を設定し、User およびPassword をログインに使用するクレデンシャルに設定する必要があります。このメソッドは、SSL でHTTP Basic 認証を使用します。

あるいは、Oracle Eloqua OAuth 認証を使用して接続することもできます。これは、ユーザー名やパスワードへのアクセスを保有していない場合や、それらを使いたくない場合に使用できます。OAuth は、他のユーザーが彼らのデータにアクセスできるようにするのに適しています。ログインクレデンシャルを使う方法は、自分のデータへのアクセスに適しています。

Oracle Eloqua 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、Campaign 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 Campaign(base):
	__tablename__ = "Campaign"
	Name = Column(String,primary_key=True)
	ActualCost = Column(String)
	...

Oracle Eloqua 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("oracleeloqua///?User=user&Password=password&Company=CData")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Campaign).filter_by(ShipCity="New York"):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("ActualCost: ", instance.ActualCost)
	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

Campaign_table = Campaign.metadata.tables["Campaign"]
for instance in session.execute(Campaign_table.select().where(Campaign_table.c.ShipCity == "New York")):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("ActualCost: ", instance.ActualCost)
	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。

Oracle Eloqua データの挿入(INSERT)

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

new_rec = Campaign(Name="placeholder", ShipCity="New York")
session.add(new_rec)
session.commit()

Oracle Eloqua データを更新(UPDATE)

Oracle Eloqua 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、Oracle Eloqua にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Campaign).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.ShipCity = "New York"
session.commit()

Oracle Eloqua データを削除(DELETE)

Oracle Eloqua 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(Campaign).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

Oracle Eloqua 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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