各製品の資料を入手。
詳細はこちら →
製品をチェック
SAP HANA XS Advanced Connector の30日間無償トライアルをダウンロード
30日間の無償トライアルへ
SQLAlchemy ORM を使って、Python でSAP HANA XS Advanced の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SAP HANA XS Advanced にOR マッピング可能に。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるSAP HANA XS Advanced 連携のシナリオ
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 SAPHanaXSA は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで SAP HANA XS Advanced にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、SAP HANA XS Advanced のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でSAP HANA XS Advanced に連携して、データを取得、 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。
- SAP HANA XS Advanced 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
- Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにSAP HANA XS Advanced のデータを連携
- 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SAP HANA XS Advanced 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SAP HANA XS Advanced のデータをモデル化
次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、SAP HANA XS Advanced のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("saphanaxsa///?OAuthClientID=my-ouath-client-id&OAuthClientSecret=my-oauth-client-secret&URL=https://hxehost:51027/euro.xsodata&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
SAP HANA XSA 接続プロパティの取得・設定方法
SAP HANA XSA はOAuth 認証標準を利用しています。接続する前に、SAP HANA XSA OData サービスを確立する必要があります。ヘルプドキュメントの「カスタムOAuth アプリの作成」セクションを参照してください。
OAuthPassword グラント種別を使用してSAP HANA XSA に接続するには、以下を設定します。
- OAuthClientId：UAA サービスJSON ファイルで指定されたClient Id に設定。
- OAuthClientSecret：UAA サービスJSON ファイルで指定されたClient Secret に設定。
- Url：OData サービスエンドポイントに設定。
- XSUAAURL：UAA サービスURL に設定。
- User：アカウントのユーザー名に設定。
- Password：アカウントのパスワードに設定。
OData サービスを設定したら、カスタムクレデンシャルを使用して接続を確立できます。
SAP HANA XS Advanced の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、 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 (base): __tablename__ = "" = Column(String,primary_key=True) = Column(String) ...
SAP HANA XS Advanced のデータをクエリ
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("saphanaxsa///?OAuthClientID=my-ouath-client-id&OAuthClientSecret=my-oauth-client-secret&URL=https://hxehost:51027/euro.xsodata&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query().filter_by(=""):
print(": ", instance.)
print(": ", instance.)
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
_table = .metadata.tables[""]
for instance in session.execute(_table.select().where(_table.c. == "")):
print(": ", instance.)
print(": ", instance.)
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。
SAP HANA XS Advanced 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。
関連コンテンツ
