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Smartsheet Python Connector 相談したいSmartsheet 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Smartsheet 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 Smartsheet は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Smartsheet にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Smartsheet データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でSmartsheet 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 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Smartsheet 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、Smartsheet データに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("smartsheet///?OAuthClientId=MyOauthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
個人用トークンを使用して、自分のデータをテストし、アクセスします。個人用トークンを取得する方法は次のとおりです。
その後、OAuthAccessToken を生成したトークンに設定します。
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、Sheet_Event_Plan_Budget 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 Sheet_Event_Plan_Budget(base): __tablename__ = "Sheet_Event_Plan_Budget" TaskName = Column(String,primary_key=True) Progress = 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("smartsheet///?OAuthClientId=MyOauthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(Sheet_Event_Plan_Budget).filter_by(Assigned="Ana Trujilo"): print("TaskName: ", instance.TaskName) print("Progress: ", instance.Progress) 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。
Sheet_Event_Plan_Budget_table = Sheet_Event_Plan_Budget.metadata.tables["Sheet_Event_Plan_Budget"] for instance in session.execute(Sheet_Event_Plan_Budget_table.select().where(Sheet_Event_Plan_Budget_table.c.Assigned == "Ana Trujilo")): print("TaskName: ", instance.TaskName) print("Progress: ", instance.Progress) 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。
Smartsheet 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、Smartsheet にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = Sheet_Event_Plan_Budget(TaskName="placeholder", Assigned="Ana Trujilo") session.add(new_rec) session.commit()
Smartsheet 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、Smartsheet にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(Sheet_Event_Plan_Budget).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.Assigned = "Ana Trujilo" session.commit()
Smartsheet 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(Sheet_Event_Plan_Budget).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() session.delete(deleted_rec) session.commit()
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。