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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 ZohoProjects は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Zoho Projects にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Zoho Projects のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でZoho Projects 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Zoho Projects 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、Zoho Projects のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("zohoprojects///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
このコネクタはOAuth を使用してZoho Projects で認証します。CData Software はすでにZoho Projects にOAuth アプリケーションを登録しており、これを埋め込んで認証に使用します。
埋め込みクレデンシャルを使用する場合は、InitiateOAuth 接続プロパティを"GETANDREFRESH" に設定します。
独自のカスタムOAuth アプリを使用したい場合は、ヘルプドキュメントを参照してください。
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、Portals 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 Portals(base): __tablename__ = "Portals" Id = Column(String,primary_key=True) Name = 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("zohoprojects///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(Portals).filter_by(CrmPartner="true"): print("Id: ", instance.Id) print("Name: ", instance.Name) 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。
Portals_table = Portals.metadata.tables["Portals"] for instance in session.execute(Portals_table.select().where(Portals_table.c.CrmPartner == "true")): print("Id: ", instance.Id) print("Name: ", instance.Name) 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。
Zoho Projects の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、Zoho Projects にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = Portals(Id="placeholder", CrmPartner="true") session.add(new_rec) session.commit()
Zoho Projects のデータの更新には、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、Zoho Projects にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(Portals).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.CrmPartner = "true" session.commit()
Zoho Projects のデータの削除には、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(Portals).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。