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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 API は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで freee にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、freee のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でfreee に連携して、データを取得、 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freee 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、freee のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("api///?Profile=freee.apip&ProfileSettings='CompanyId=1234567&'&Authscheme=OAuth&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
まずはOAuth アプリを作成します。https://app.secure.freee.co.jp/developers/applications にアクセスして、「新しいアプリケーションの作成」ボタンをクリックします。アプリケーション名を指定し、リダイレクトURL を設定して登録をクリックします。そうすると、クライアントシークレットとクライアントID が発行されます。
次に、プロファイルをダウンロードしてドライバーがアクセス可能な場所に配置します。こちらからプロファイルをダウンロードして、「C:/profiles/」 などに設置してください。
その後、Companies ビューからCompanyId を取得します。以下の接続プロパティを設定したら、接続する準備ができます。
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、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" Amount = Column(String,primary_key=True) IssueDate = 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("api///?Profile=freee.apip&ProfileSettings='CompanyId=1234567&'&Authscheme=OAuth&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(Deals).filter_by(Id="1"): print("Amount: ", instance.Amount) print("IssueDate: ", instance.IssueDate) 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。
Deals_table = Deals.metadata.tables["Deals"] for instance in session.execute(Deals_table.select().where(Deals_table.c.Id == "1")): print("Amount: ", instance.Amount) print("IssueDate: ", instance.IssueDate) 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。
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。