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詳細はこちら →SQLAlchemy ORM を使って、Python でDynamics CRM 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Dynamics CRM 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Dynamics CRM 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 DynamicsCRM は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Dynamics CRM にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Dynamics CRM のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でDynamics CRM 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。
- Dynamics CRM 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Dynamics CRM 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Dynamics CRM 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Dynamics CRM 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、Dynamics CRM のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("dynamicscrm///?User=myuseraccount&Password=mypassword&URL=https://myOrg.crm.dynamics.com/&CRM Version=CRM Online")
Dynamics CRM 接続プロパティの取得・設定方法
Dynamics CRM では、インスタンスごとに接続文字列の設定が必要です。 Authentication セクションでは、有効なDynamics CRM のUser、Password の入力、およびDynamics CRM Server Organization root のURL を設定します。さらに、CRMVersion プロパティに、'CRM2011+' もしくは'CRMOnline' を設定します。IFD コンフィグレーションもサポートされていますので、InternetFacingDeployment をTRUE に設定してください。
また、Security Token Service(STS)、もしくはAD FS エンドポイントをSTSURL プロパティに設定することもできます。 この値はGetSTSUrl ストアドプロシージャで取得できます。 Office 365 ユーザーはデフォルトSTS URL にCRMVersion の設定だけで接続することができます。
Dynamics CRM 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、Account 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 Account(base): __tablename__ = "Account" FirstName = Column(String,primary_key=True) NumberOfEmployees = Column(String) ...
Dynamics CRM 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("dynamicscrm///?User=myuseraccount&Password=mypassword&URL=https://myOrg.crm.dynamics.com/&CRM Version=CRM Online") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(Account).filter_by(FirstName="Bob"): print("FirstName: ", instance.FirstName) print("NumberOfEmployees: ", instance.NumberOfEmployees) 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
Account_table = Account.metadata.tables["Account"] for instance in session.execute(Account_table.select().where(Account_table.c.FirstName == "Bob")): print("FirstName: ", instance.FirstName) print("NumberOfEmployees: ", instance.NumberOfEmployees) 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。
Dynamics CRM のデータの挿入(INSERT)
Dynamics CRM 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、Dynamics CRM にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = Account(FirstName="placeholder", FirstName="Bob") session.add(new_rec) session.commit()
Dynamics CRM のデータを更新(UPDATE)
Dynamics CRM 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、Dynamics CRM にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(Account).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.FirstName = "Bob" session.commit()
Dynamics CRM のデータを削除(DELETE)
Dynamics CRM 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(Account).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() session.delete(deleted_rec) session.commit()
Dynamics CRM 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。