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詳細はこちら →SQLAlchemy ORM を使って、Python でAvalara AvaTax のデータに連携する方法
CData Python Connector 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Avalara AvaTax にOR マッピング可能に。
最終更新日:2023-09-23
この記事で実現できるAvalara AvaTax 連携のシナリオ
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 AvalaraAvatax は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Avalara AvaTax にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Avalara AvaTax のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でAvalara AvaTax 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。
- Avalara AvaTax 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
- Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにAvalara AvaTax のデータを連携
- 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Avalara AvaTax 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Avalara AvaTax のデータをモデル化
次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Avalara AvaTax のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("avalaraavatax///?User=MyUser&Password=MyPassword")
Basic 認証を実行する通常の方法は、次のログイン資格情報を提供することです。
- User:ユーザー名に設定します。
- Password:パスワードに設定します。
サンドボックス環境を使用している場合には、オプションで次を設定してください。
- UseSandbox:サンドボックスアカウントで認証する場合にはこれをtrue に設定します。
アカウント番号とライセンスキーを使用して認証する
または、アカウント番号とライセンスキーを使用して認証することもできます。次を使用してデータに接続します。
- AccountId:これをアカウントId に設定します。アカウントId は管理コンソールの右上端にリストされています。
- LicenseKey:これをAvalara Avatax のライセンスキーに設定します。ライセンスキーの生成は、Avalara Avatax アカウント管理者としてログインして Settings -> Reset License Key に移動して実行できます。
Avalara AvaTax の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、Transactions 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 Transactions(base): __tablename__ = "Transactions" Id = Column(String,primary_key=True) TotalTax = Column(String) ...
Avalara AvaTax のデータをクエリ
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("avalaraavatax///?User=MyUser&Password=MyPassword") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(Transactions).filter_by(Code="051349"): print("Id: ", instance.Id) print("TotalTax: ", instance.TotalTax) 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
Transactions_table = Transactions.metadata.tables["Transactions"] for instance in session.execute(Transactions_table.select().where(Transactions_table.c.Code == "051349")): print("Id: ", instance.Id) print("TotalTax: ", instance.TotalTax) 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。
Avalara AvaTax のデータの挿入(INSERT)
Avalara AvaTax 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、Avalara AvaTax にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = Transactions(Id="placeholder", Code="051349") session.add(new_rec) session.commit()
Avalara AvaTax のデータを更新(UPDATE)
Avalara AvaTax 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、Avalara AvaTax にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(Transactions).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.Code = "051349" session.commit()
Avalara AvaTax のデータを削除(DELETE)
Avalara AvaTax 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(Transactions).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() session.delete(deleted_rec) session.commit()
Avalara AvaTax 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。