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詳細はこちら →SQLAlchemy ORM を使って、Python でDynamics NAV 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 NAV 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 NAV 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 DynamicsNAV 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 NAV にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Dynamics NAV のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でDynamics NAV 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 NAV 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 NAV 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 NAV 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 NAV 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 NAV のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("dynamicsnav///?http://myserver:7048&User=myserver\Administrator&Password=admin&ServerInstance=DYNAMICSNAV71")
Dynamics NAV 接続プロパティの取得・設定方法
Dynamics NAV に接続する前に、サーバーでOData サービスを有効にしておく必要があります。OData サービスを有効にすると、CData 製品はサーバーで発行されるあらゆるサービスにクエリできるようになります。Url を有効なDynamics NAV サーバー組織のルート(例:http://MyServer:7048)およびServerInstance(例:DynamicsNAV71)に設定します。 もしサーバーにService Default Company がない場合は、Company(例:'CRONUS Canada, Inc.')も設定する必要があります。 マルチテナントインストールでは、Tenant にテナントId(例:'Cronus1')を指定します。
認証するには、User およびPassword プロパティを設定して、Dynamics NAV ログインクレデンシャルまたはWindows ユーザークレデンシャルを有効にします。 AuthScheme で適切な認証メソッドを選択します。
Dynamics NAV 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、Customer 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 Customer(base): __tablename__ = "Customer" Name = Column(String,primary_key=True) Prices_Including_VAT = Column(String) ...
Dynamics NAV 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("dynamicsnav///?http://myserver:7048&User=myserver\Administrator&Password=admin&ServerInstance=DYNAMICSNAV71") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(Customer).filter_by(Name="Bob"): print("Name: ", instance.Name) print("Prices_Including_VAT: ", instance.Prices_Including_VAT) 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
Customer_table = Customer.metadata.tables["Customer"] for instance in session.execute(Customer_table.select().where(Customer_table.c.Name == "Bob")): print("Name: ", instance.Name) print("Prices_Including_VAT: ", instance.Prices_Including_VAT) 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 NAV のデータの挿入(INSERT)
Dynamics NAV 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 NAV にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = Customer(Name="placeholder", Name="Bob") session.add(new_rec) session.commit()
Dynamics NAV のデータを更新(UPDATE)
Dynamics NAV 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 NAV にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(Customer).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.Name = "Bob" session.commit()
Dynamics NAV のデータを削除(DELETE)
Dynamics NAV 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(Customer).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() session.delete(deleted_rec) session.commit()
Dynamics NAV 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。