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SQLAlchemy ORM を使って、Python でHighrise 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Highrise 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Highrise 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 Highrise は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Highrise にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Highrise のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でHighrise 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。
- Highrise 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Highrise 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Highrise 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Highrise 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、Highrise のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("highrise///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost&AccountId=MyAccountId&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
Highrise はOAuth 認証標準を利用しています。Highrise に認証するには、Highrise にアプリケーションを登録し、OAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL を取得する必要があります。データへの接続には、AccountId の設定も必要です。
OAuth の使用については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
Highrise 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、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" Name = Column(String,primary_key=True) Price = Column(String) ...
Highrise 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("highrise///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost&AccountId=MyAccountId&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Deals).filter_by(GroupId="MyGroupId"):
print("Name: ", instance.Name)
print("Price: ", instance.Price)
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
Deals_table = Deals.metadata.tables["Deals"]
for instance in session.execute(Deals_table.select().where(Deals_table.c.GroupId == "MyGroupId")):
print("Name: ", instance.Name)
print("Price: ", instance.Price)
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。
Highrise のデータの挿入（INSERT）
Highrise 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、Highrise にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = Deals(Name="placeholder", GroupId="MyGroupId") session.add(new_rec) session.commit()
Highrise のデータを更新（UPDATE）
Highrise 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、Highrise にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(Deals).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.GroupId = "MyGroupId" session.commit()
Highrise のデータを削除（DELETE）
Highrise 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(Deals).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() session.delete(deleted_rec) session.commit()
Highrise 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。
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