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Sage 300 Python Connector 相談したいSage 300 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Sage 300 をシームレスに統合。
CData
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 Sage300 は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Sage 300 にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Sage 300 データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でSage 300 に連携して、データを取得、 する方法を説明します。
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
CData Python Connectors では、1.データソースとしてSage 300 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。
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
次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Sage 300 データに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("sage300///?User=SAMPLE&Password=password&URL=http://127.0.0.1/Sage300WebApi/v1/-/&Company=SAMINC")
Sage 300 には、Sage 300 Web API で通信するための初期設定が必要となるます。
Basic 認証を使用してSage 300 へ認証します。
Sage 300 に認証するには、次のプロパティを入力してください。プロバイダーは、クッキーを使用してSage 300 が開いたセッションを再利用することに注意してください。 そのため、資格情報はセッションを開く最初のリクエストでのみ使用されます。その後は、Sage 300 が返すクッキーを認証に使用します。
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、OEInvoices 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 OEInvoices(base): __tablename__ = "OEInvoices" InvoiceUniquifier = Column(String,primary_key=True) ApprovedLimit = Column(String) ...
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。
engine = create_engine("sage300///?User=SAMPLE&Password=password&URL=http://127.0.0.1/Sage300WebApi/v1/-/&Company=SAMINC") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(OEInvoices).filter_by(AllowPartialShipments="Yes"): print("InvoiceUniquifier: ", instance.InvoiceUniquifier) print("ApprovedLimit: ", instance.ApprovedLimit) 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。
OEInvoices_table = OEInvoices.metadata.tables["OEInvoices"] for instance in session.execute(OEInvoices_table.select().where(OEInvoices_table.c.AllowPartialShipments == "Yes")): print("InvoiceUniquifier: ", instance.InvoiceUniquifier) print("ApprovedLimit: ", instance.ApprovedLimit) 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。
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。