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SQLAlchemy ORM を使って、Python でSugar CRM データに連携

CData Python Connector for Sugar CRM 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Sugar CRM 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 Sugar CRM は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Sugar CRM にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Sugar CRM data をビジュアライズできます。 本記事では、SQLAlchemy でSugar CRM 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。

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Sugar CRM 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Sugar CRM 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、Sugar CRM data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("sugarcrm///?User=MyUser&Password=MyPassword&URL=MySugarCRMAccountURL&CacheMetadata=True")

Sugar CRM 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、Accounts 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 Accounts(base):
	__tablename__ = "Accounts"
	Name = Column(String,primary_key=True)
	AnnualRevenue = Column(String)
	...

Sugar CRM 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("sugarcrm///?User=MyUser&Password=MyPassword&URL=MySugarCRMAccountURL&CacheMetadata=True")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Accounts).filter_by(Name="Bob"):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("AnnualRevenue: ", instance.AnnualRevenue)
	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

Accounts_table = Accounts.metadata.tables["Accounts"]
for instance in session.execute(Accounts_table.select().where(Accounts_table.c.Name == "Bob")):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("AnnualRevenue: ", instance.AnnualRevenue)
	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。

Sugar CRM Data の挿入(INSERT)

Sugar CRM 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、Sugar CRM にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Accounts(Name="placeholder", Name="Bob")
session.add(new_rec)
session.commit()

Sugar CRM Data を更新(UPDATE)

Sugar CRM 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、Sugar CRM にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Accounts).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Name = "Bob"
session.commit()

Sugar CRM Data を削除(DELETE)

Sugar CRM 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(Accounts).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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