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Kintone 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Kintone をシームレスに統合。

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

engine = create_engine("kintone///?User=myuseraccount&Password=mypassword&URL=http://subdomain.domain.com")

Kintone 接続プロパティの取得・設定方法

Kintone に接続するには、以下の接続プロパティを設定してください。

  • Url:Kintone へのアクセスURL。例えば、https://yoursitename.cybozu.com またはhttps://yoursitename.kintone.com
  • User:アカウントのユーザー名
  • Password:アカウントのパスワード

Basic 認証を利用する

ご利用のKintone ドメインでBasic 認証の機能を設定している場合は、接続プロパティの「詳細」設定からBasicAuthUser およびBasicAuthPassword を追加で指定してください。

クライアントSSL を利用する

Basic 認証の代わりにクライアント証明書を使った認証を利用する場合は、SSLClientCertSSLClientCertTypeSSLClientCertSubject、 およびSSLClientCertPassword を指定ください。

Kintone 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、Apps 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 Apps(base):
	__tablename__ = "Apps"
	Name = Column(String,primary_key=True)
	Description = Column(String)
	...

Kintone 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("kintone///?User=myuseraccount&Password=mypassword&URL=http://subdomain.domain.com")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Apps).filter_by(AppId="1354841"):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("Description: ", instance.Description)
	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

Apps_table = Apps.metadata.tables["Apps"]
for instance in session.execute(Apps_table.select().where(Apps_table.c.AppId == "1354841")):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("Description: ", instance.Description)
	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。

Kintone データの挿入(INSERT)

Kintone 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、Kintone にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Apps(Name="placeholder", AppId="1354841")
session.add(new_rec)
session.commit()

Kintone データを更新(UPDATE)

Kintone 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、Kintone にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Apps).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.AppId = "1354841"
session.commit()

Kintone データを削除(DELETE)

Kintone 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(Apps).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

Kintone 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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