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SQLAlchemy ORM を使って、Python でOracle Service Cloud 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Oracle Service Cloud 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Oracle Service Cloud 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 OracleServiceCloud は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Oracle Service Cloud にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Oracle Service Cloud のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でOracle Service Cloud 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。
- Oracle Service Cloud 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Oracle Service Cloud 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Oracle Service Cloud 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Oracle Service Cloud 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、Oracle Service Cloud のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("oracleservicecloud///?Url=https://abc.rightnowdemo.com&User=user&Password=password")
Oracle Service Cloud への認証には、以下を設定する必要があります。
- Url：接続するアカウントのURL。
- User：認証するアカウントのユーザー名。
- Password：認証するアカウントのパスワード。
Oracle Service Cloud 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、Accounts 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 Accounts(base): __tablename__ = "Accounts" Id = Column(String,primary_key=True) LookupName = Column(String) ...
Oracle Service Cloud 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("oracleservicecloud///?Url=https://abc.rightnowdemo.com&User=user&Password=password")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Accounts).filter_by(DisplayOrder="12"):
print("Id: ", instance.Id)
print("LookupName: ", instance.LookupName)
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
Accounts_table = Accounts.metadata.tables["Accounts"]
for instance in session.execute(Accounts_table.select().where(Accounts_table.c.DisplayOrder == "12")):
print("Id: ", instance.Id)
print("LookupName: ", instance.LookupName)
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。
Oracle Service Cloud のデータの挿入（INSERT）
Oracle Service Cloud 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、Oracle Service Cloud にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = Accounts(Id="placeholder", DisplayOrder="12") session.add(new_rec) session.commit()
Oracle Service Cloud のデータを更新（UPDATE）
Oracle Service Cloud 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、Oracle Service Cloud にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(Accounts).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.DisplayOrder = "12" session.commit()
Oracle Service Cloud のデータを削除（DELETE）
Oracle Service Cloud 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(Accounts).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() session.delete(deleted_rec) session.commit()
Oracle Service Cloud 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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