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詳細はこちら →SQLAlchemy ORM を使って、Python でHubSpot 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HubSpot 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HubSpot 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 HubSpot は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで HubSpot にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、HubSpot のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でHubSpot 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。
- HubSpot 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HubSpot 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HubSpot 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HubSpot 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、HubSpot のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("hubspot///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
HubSpot 接続プロパティの取得・設定方法
HubSpot はOAuth 認証 およびPrivateAppToken ベース認証をサポートします。
OAuth
HubSpot は埋め込みOAuth 認証情報を提供しており、デスクトップアプリケーションまたはヘッドレスマシンから簡単に接続できます。 Web アプリケーションから接続するには、カスタムOAuth アプリケーションを作成する必要があります。 OAuth 経由で接続するには、すべての認証フローでAuthScheme をOAuth に設定します。 ヘルプドキュメントでは、利用可能なOAuth フローでのHubSpot への認証について詳しく説明します。 カスタムOAuth アプリケーションの作成についての情報と、すでに埋め込みOAuth 認証情報を持つ認証フローでもカスタムOAuth アプリケーションを作成したほうがよい場合の説明については、「カスタムOAuth アプリケーションの作成」セクション を参照してください。
また、PrivateAppToken ベース認証についてはヘルプドキュメントの「接続の確立」セクションを参照してください。
HubSpot 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、Prospects 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 Prospects(base): __tablename__ = "Prospects" Slug = Column(String,primary_key=True) PageViews = Column(String) ...
HubSpot 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("hubspot///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(Prospects).filter_by(Region="ONTARIO"): print("Slug: ", instance.Slug) print("PageViews: ", instance.PageViews) 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
Prospects_table = Prospects.metadata.tables["Prospects"] for instance in session.execute(Prospects_table.select().where(Prospects_table.c.Region == "ONTARIO")): print("Slug: ", instance.Slug) print("PageViews: ", instance.PageViews) 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。
HubSpot のデータの挿入(INSERT)
HubSpot 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、HubSpot にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = Prospects(Slug="placeholder", Region="ONTARIO") session.add(new_rec) session.commit()
HubSpot のデータを更新(UPDATE)
HubSpot 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、HubSpot にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(Prospects).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.Region = "ONTARIO" session.commit()
HubSpot のデータを削除(DELETE)
HubSpot 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(Prospects).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() session.delete(deleted_rec) session.commit()
HubSpot 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。