SQLAlchemy ORM を使って、Python でSage 50 UK データに連携

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Sage 50 UK Python Connector

Sage 50 UK 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Sage 50 UK をシームレスに統合。



CData Python Connector for Sage 50 UK 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Sage 50 UK にOR マッピング可能に。

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 Sage 50 UK 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 50 UK にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Sage 50 UK data をビジュアライズできます。 本記事では、SQLAlchemy でSage 50 UK 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 Connector は、ビルトインされた効率的なデータプロセスにより、リアルタイムSage 50 UK data データにPython からアクセスし、高いパフォーマンスと接続性を発揮します。Sage 50 UK に複雑なクエリを投げる際に、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Sage 50 UK 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込まれたSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(特にJOIN やSQL 関数など)。

Sage 50 UK Data への接続

Sage 50 UK data への連携は、RDB ソースへのアクセスと同感覚で行うことができます。必要な接続プロパティを使って接続文字列を作成します。本記事では、接続文字列をcreate_engine 関数のパラメータとして送ります。

Note:Sage 50 UK 2012 以降のみサポートされています。

[接続]セクションのUser およびPassword プロパティを、有効なSage 50 UK のユーザー資格情報に設定する必要があります。これらの値は、Sage 50 UK に ログインするために使用するものと同じです。

さらに、[接続]セクションのURL プロパティを、希望する会社データセットのアドレスに設定する必要がります。アドレスを取得するには、以下を行ってください:

  1. Sage 50 UK ソフトウェアを開きます。
  2. [Tools]->[Internet Options]をクリックします。
  3. [SData Settings]タブを選択します。
  4. [Sage 50 Accounts]の隣にある[Details]ボタンをクリックします。会社名のリストとそれに対応するデータセットのアドレスを含むウィンドウが表示されます。
  5. URL プロパティを希望する会社の隣にあるアドレスフィールドの値に設定します。

以下の手順でSQLAlchemy をインストールして、Python オブジェクトからSage 50 UK に接続します。

必要なモジュールのインストールs

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Sage 50 UK Data をモデル化します

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 50 UK data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("sage50uk///?URL=http://your-server:5493/sdata/accounts50/GCRM/your-address&User=Manager")

Sage 50 UK Data 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、TradingAccounts 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 TradingAccounts(base):
	__tablename__ = "TradingAccounts"
	Name = Column(String,primary_key=True)
	FinanceBalance = Column(String)
	...

Sage 50 UK Data 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("sage50uk///?URL=http://your-server:5493/sdata/accounts50/GCRM/your-address&User=Manager")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(TradingAccounts).filter_by(TradingAccountUUID="c2ef66a5-a545-413b-9312-79a53caadbc4"):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("FinanceBalance: ", instance.FinanceBalance)
	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

TradingAccounts_table = TradingAccounts.metadata.tables["TradingAccounts"]
for instance in session.execute(TradingAccounts_table.select().where(TradingAccounts_table.c.TradingAccountUUID == "c2ef66a5-a545-413b-9312-79a53caadbc4")):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("FinanceBalance: ", instance.FinanceBalance)
	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。

Sage 50 UK Data の挿入(INSERT)

Sage 50 UK data 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、Sage 50 UK にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = TradingAccounts(Name="placeholder", TradingAccountUUID="c2ef66a5-a545-413b-9312-79a53caadbc4")
session.add(new_rec)
session.commit()

Sage 50 UK Data を更新(UPDATE)

Sage 50 UK data 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、Sage 50 UK にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(TradingAccounts).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.TradingAccountUUID = "c2ef66a5-a545-413b-9312-79a53caadbc4"
session.commit()

Sage 50 UK Data を削除(DELETE)

Sage 50 UK data 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(TradingAccounts).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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