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Python でSugar CRM データをETL

CData Python Connector for Sugar CRM を使って、Python petl でSugar CRM data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。

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 Sugar CRM とpetl フレームワークを使って、Sugar CRM に連携するPython アプリや、Sugar CRM データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。

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Sugar CRM 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。Sugar CRM 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Sugar CRM 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)。

Sugar CRM Data への接続

Sugar CRM 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。

本製品をSugarCRM に認証するには、以下を有効なSugarCRM ユーザー資格情報に設定する必要があります。User:SugarCRM アカウントのユーザー。Password:SugarCRM アカウントのパスワード。

OAuth consumer key とconsumer secret は、Admin -> OAuth Keys で生成することができます。OAuthClientId にOAuth consumer key を、OAuthClientSecret にconsumer secret を設定します。

さらに、SugarCRM への接続を確立するには以下を指定します。URL:'http://{sugar crm instance}.com' の形式で、SugarCRM アカウントに紐付いているURL に設定。Platform:認証中にログインの競合が発生した場合は、SugarCRM UI で作成したプラットフォームのいずれかに設定。

SugarCRM メタデータの取得は高負荷になる可能性があることに注意してください。メタデータのキャッシュ で説明しているように、メタデータをローカルに格納することをお勧めします。

CData Sugar CRM Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトでSugar CRM にアクセスします。

必要なモジュールのインストール

pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします:

pip install petl
pip install pandas

Python でSugar CRM データをETL 処理するアプリを構築

モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。

CData Connector を含むモジュールをインポートします:

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.sugarcrm as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Sugar CRM Connector からSugar CRM への接続を行います

cnxn = mod.connect("User=MyUser;Password=MyPassword;URL=MySugarCRMAccountURL;CacheMetadata=True;")

Sugar CRM をクエリするSQL 文の作成

Sugar CRM にはSQL でデータアクセスが可能です。Accounts エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Name, AnnualRevenue FROM Accounts WHERE Name = 'Bob'"

Sugar CRM Data のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract(取得)、Transform(加工)、Load(ロード)を組みます。この例では、Sugar CRM data を取得して、AnnualRevenue カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'AnnualRevenue')

etl.tocsv(table2,'accounts_data.csv')

CData Python Connector for Sugar CRM を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Sugar CRM data を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。

製品の無償トライアル情報

Sugar CRM Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Sugar CRM data への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。



フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.sugarcrm as mod

cnxn = mod.connect("User=MyUser;Password=MyPassword;URL=MySugarCRMAccountURL;CacheMetadata=True;")

sql = "SELECT Name, AnnualRevenue FROM Accounts WHERE Name = 'Bob'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'AnnualRevenue')

etl.tocsv(table2,'accounts_data.csv')
 
 
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