SQLAlchemy ORM を使って、Python でSmartsheet のデータに連携する方法

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 Smartsheet は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Smartsheet にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Smartsheet のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でSmartsheet 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。

1. Smartsheet 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
2. Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにSmartsheet のデータを連携
3. 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Smartsheet 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Smartsheet 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、Smartsheet のデータに連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("smartsheet///?OAuthClientId=MyOauthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

個人用トークンを使用して、自分のデータをテストし、アクセスします。個人用トークンを取得する方法は次のとおりです。

• Smartsheet にログインします。
• 「アカウント」をクリックして「個人用の設定」を選択します。
• 「API アクセス」をクリックし、フォームを使用して新しいアクセストークンを生成するか、既存のアクセストークンを管理します。

その後、OAuthAccessToken を生成したトークンに設定します。

Smartsheet 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、Sheet_Event_Plan_Budget 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 Sheet_Event_Plan_Budget(base):
	__tablename__ = "Sheet_Event_Plan_Budget"
	TaskName = Column(String,primary_key=True)
	Progress = Column(String)
	...

Smartsheet 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("smartsheet///?OAuthClientId=MyOauthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Sheet_Event_Plan_Budget).filter_by(Assigned="Ana Trujilo"):
	print("TaskName: ", instance.TaskName)
	print("Progress: ", instance.Progress)
	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

Sheet_Event_Plan_Budget_table = Sheet_Event_Plan_Budget.metadata.tables["Sheet_Event_Plan_Budget"]
for instance in session.execute(Sheet_Event_Plan_Budget_table.select().where(Sheet_Event_Plan_Budget_table.c.Assigned == "Ana Trujilo")):
	print("TaskName: ", instance.TaskName)
	print("Progress: ", instance.Progress)
	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。

Smartsheet のデータの挿入（INSERT）

Smartsheet 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、Smartsheet にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Sheet_Event_Plan_Budget(TaskName="placeholder", Assigned="Ana Trujilo")
session.add(new_rec)
session.commit()

Smartsheet のデータを更新（UPDATE）

Smartsheet 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、Smartsheet にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Sheet_Event_Plan_Budget).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Assigned = "Ana Trujilo"
session.commit()

Smartsheet のデータを削除（DELETE）

Smartsheet 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(Sheet_Event_Plan_Budget).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

Smartsheet 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。