SQLAlchemy ORM を使って、Python でActiveCampaign データに連携する方法

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 ActiveCampaign は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで ActiveCampaign にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、ActiveCampaign データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でActiveCampaign 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 の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

1. ActiveCampaign 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
2. Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにActiveCampaign データを連携
3. 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ActiveCampaign 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ActiveCampaign 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、ActiveCampaign データに連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("activecampaign///?URL=yourUrl&APIKey=yourApiKey")

ActiveCampaign 接続プロパティの取得・設定方法

ActiveCampaign はAPI キーによる認証をサポートしています。ActiveCampaign に接続するには以下を設定します。

• URL：アカウントのDeveloper タブのMy Settings ページで確認できます。次に例を示します。https://{yourAccountName}.api-us1.com
• APIKey：アカウントのDeveloper タブのSettings ページで確認できます。ActiveCampaign アカウントの各ユーザーには、それぞれ固有のAPI キーがあります。

ActiveCampaign 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、Deals 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 Deals(base):
	__tablename__ = "Deals"
	Id = Column(String,primary_key=True)
	Title = Column(String)
	...

ActiveCampaign 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("activecampaign///?URL=yourUrl&APIKey=yourApiKey")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Deals).filter_by(Id="1"):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Title: ", instance.Title)
	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

Deals_table = Deals.metadata.tables["Deals"]
for instance in session.execute(Deals_table.select().where(Deals_table.c.Id == "1")):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Title: ", instance.Title)
	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。

ActiveCampaign データの挿入（INSERT）

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

new_rec = Deals(Id="placeholder", Id="1")
session.add(new_rec)
session.commit()

ActiveCampaign データを更新（UPDATE）

ActiveCampaign 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、ActiveCampaign にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Deals).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Id = "1"
session.commit()

ActiveCampaign データを削除（DELETE）

ActiveCampaign 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(Deals).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

ActiveCampaign 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。