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SQLAlchemy ORM を使って、Python でWave Financial 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Wave Financial 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Wave Financial 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 WaveFinancial は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Wave Financial にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Wave Financial のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でWave Financial に連携して、データを取得、 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。
- Wave Financial 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Wave Financial 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Wave Financial 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Wave Financial 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、Wave Financial のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("wavefinancial///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
Wave Financial 接続プロパティの取得・設定方法
Wave Financial は、データに接続する手段として、API トークンを指定する方法とOAuth 認証情報を使用する方法の2つを提供しています。
API トークン
Wave Financial API トークンを取得するには：
- Wave Financial アカウントにログインします。
- 左ペインのManage Applications に移動します。
- トークンを作成するアプリケーションを選択します。最初にアプリケーションを作成する必要がある場合があります。
- API トークンを生成するには、Create token をクリックします。
OAuth
Wave Financial はOAuth 認証のみサポートします。すべてのOAuth フローで、この認証を有効にするにはAuthScheme をOAuth に設定する必要があります。ヘルプドキュメントでは、以下の3つの一般的な認証フローでのWave Financial への認証について詳しく説明しています。
- デスクトップ：ユーザーのローカルマシン上でのサーバーへの接続で、テストやプロトタイピングによく使用されます。組み込みOAuth またはカスタムOAuth で認証されます。
- Web：共有ウェブサイト経由でデータにアクセスします。カスタムOAuth でのみ認証されます。
- ヘッドレスサーバー：他のコンピュータやそのユーザーにサービスを提供する専用コンピュータで、モニタやキーボードなしで動作するように構成されています。組み込みOAuth またはカスタムOAuth で認証されます。
カスタムOAuth アプリケーションの作成についての情報と、組み込み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、ヘルプドキュメント の「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。
Wave Financial 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、Invoices 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 Invoices(base): __tablename__ = "Invoices" Id = Column(String,primary_key=True) DueDate = Column(String) ...
Wave Financial 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("wavefinancial///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Invoices).filter_by(Status="SENT"):
print("Id: ", instance.Id)
print("DueDate: ", instance.DueDate)
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
Invoices_table = Invoices.metadata.tables["Invoices"]
for instance in session.execute(Invoices_table.select().where(Invoices_table.c.Status == "SENT")):
print("Id: ", instance.Id)
print("DueDate: ", instance.DueDate)
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。
Wave Financial 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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