SQLAlchemy ORM を使用して Python で Adobe Target のデータ にアクセスする方法

Python の豊富なモジュールエコシステムを活用することで、迅速に作業を開始し、システムを効果的に統合できます。CData Python Connector for Adobe Target と SQLAlchemy ツールキットを使用して、Adobe Target に接続された Python アプリケーションやスクリプトを構築できます。この記事では、SQLAlchemy を使用して Adobe Target のデータ に接続し、クエリを実行する方法を説明します。

CData Python Connector は最適化されたデータ処理機能を内蔵しており、Python からリアルタイムの Adobe Target のデータ を操作する際に比類のないパフォーマンスを提供します。Adobe Target に対して複雑な SQL クエリを発行すると、CData Connector はフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を直接 Adobe Target にプッシュし、サポートされていない操作（多くの場合 SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。

Adobe Target のデータ への接続

Adobe Target のデータ への接続は、他のリレーショナルデータソースへの接続と同様です。必要な接続プロパティを使用して接続文字列を作成します。この記事では、接続文字列を create_engine 関数のパラメータとして渡します。

Adobe Target に接続するには、以下に記載されているOAuth 接続プロパティとともにTenant プロパティを指定する必要があります。他の接続プロパティは処理動作に影響を与える可能性がありますが、接続には影響しません。

以下のステップでTenant 名を確認できます。

1. Adobe Experience にログインします。URL は「https://experience.adobe.com/#/@mycompanyname/preferences/general-section」です。
2. 「/#/@」の後の値を抽出します。この例では「mycompanyname」です。
3. Tenant 接続プロパティをその値に設定します。

ユーザーアカウント（OAuth）

すべてのユーザーアカウントフローでAuthScheme をOAuthClient に設定する必要があります。

注意：OAuth を介したAdobe 認証では、2週間ごとにトークンを更新する必要があります。

すべてのアプリケーション

OAuth アクセストークンの取得

接続するには以下のプロパティを設定します：

• InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定して、OAuth 交換を自動的に実行し、必要に応じてOAuthAccessToken を更新します。
• OAuthClientId：アプリを登録した際に割り当てられたクライアントID に設定します。
• OAuthClientSecret：アプリを登録した際に割り当てられたクライアントシークレットに設定します。
• CallbackURL：アプリを登録した際に定義されたリダイレクトURI に設定します。例：https://localhost:3333

これらの設定により、プロバイダーはAdobe Target からアクセストークンを取得し、それを使用してデータを要求します。OAuth値はOAuthSettingsLocation で指定された場所に保存され、接続間で確実に保持されます。

以下の手順に従って SQLAlchemy をインストールし、Python オブジェクトを通じて Adobe Target にアクセスしてみましょう。

必要なモジュールのインストール

pip ユーティリティを使用して、SQLAlchemy ツールキットと SQLAlchemy ORM パッケージをインストールします。

pip install sqlalchemy
pip install sqlalchemy.orm

適切なモジュールをインポートします。

from sqlalchemy import create_engine, String, Column
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Python での Adobe Target のデータ のモデリング

これで接続文字列を使用して接続できます。create_engine 関数を使用して、Adobe Target のデータ を操作するための Engine を作成します。

注意: 接続文字列のプロパティに特殊文字が含まれている場合は、URL エンコードする必要があります。詳細については、SQL Alchemy ドキュメントを参照してください。

engine = create_engine("adobetarget:///?Tenant=mycompanyname")

Adobe Target のデータ のマッピングクラスの宣言

接続を確立したら、ORM 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（この記事では、Activities テーブルをモデル化します）。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使用して、一部またはすべてのフィールド（カラム）を定義した新しいクラスを作成します。

base = declarative_base()
class Activities(base):
	__tablename__ = "Activities"
	Id = Column(String,primary_key=True)
	Name = Column(String)
	...

Adobe Target のデータ のクエリ

マッピングクラスを準備したら、セッションオブジェクトを使用してデータソースにクエリを実行できます。Engine をセッションにバインドした後、セッションの query メソッドにマッピングクラスを渡します。

query メソッドの使用

engine = create_engine("adobetarget:///?Tenant=mycompanyname")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Activities).filter_by(Type="AB"):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Name: ", instance.Name)
	print("---------")

別の方法として、適切なテーブルオブジェクトと execute メソッドを使用することもできます。以下のコードはアクティブな session で動作します。

execute メソッドの使用

Activities_table = Activities.metadata.tables["Activities"]
for instance in session.execute(Activities_table.select().where(Activities_table.c.Type == "AB")):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Name: ", instance.Name)
	print("---------")

JOIN、集計、制限などのより複雑なクエリの例については、拡張機能のヘルプドキュメントを参照してください。

無料トライアルと詳細情報

CData Python Connector for Adobe Target の30日間の無料トライアルをダウンロードして、Adobe Target のデータ に接続する Python アプリとスクリプトの構築を始めましょう。ご質問がありましたら、サポートチームまでお問い合わせください。