ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
詳細はこちら →CData
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 FreshBooks は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで FreshBooks にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、FreshBooks データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でFreshBooks 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FreshBooks 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、FreshBooks データに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("freshbooks///?CompanyName=CData&Token=token")
FreshBooks はOAuth 認証標準を利用しています。OAuth を使って認証するには、アプリケーションを作成してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得しなければなりません。
詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」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、Clients 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 Clients(base): __tablename__ = "Clients" Username = Column(String,primary_key=True) Credit = 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("freshbooks///?CompanyName=CData&Token=token") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(Clients).filter_by(Email="Captain Hook"): print("Username: ", instance.Username) print("Credit: ", instance.Credit) 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。
Clients_table = Clients.metadata.tables["Clients"] for instance in session.execute(Clients_table.select().where(Clients_table.c.Email == "Captain Hook")): print("Username: ", instance.Username) print("Credit: ", instance.Credit) 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。
FreshBooks 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、FreshBooks にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = Clients(Username="placeholder", Email="Captain Hook") session.add(new_rec) session.commit()
FreshBooks 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、FreshBooks にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(Clients).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.Email = "Captain Hook" session.commit()
FreshBooks 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(Clients).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。