SQLAlchemy ORM を使用して Python で Bullhorn CRM 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 Bullhorn CRM と SQLAlchemy ツールキットを使用して、Bullhorn CRM 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 Bullhorn CRM のデータ に接続し、クエリ、更新、削除、挿入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 Bullhorn CRM 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。Bullhorn CRM 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 Bullhorn CRM 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。

Bullhorn CRM のデータ への接続

Bullhorn CRM 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。

Bullhorn CRM 接続プロパティの取得・設定方法

Bullhorn CRM に接続するには、Bullhorn CRM アカウントの資格情報を入力します。また、DataCenterCode プロパティをデータセンターに対応するデータセンターコードに設定してください。詳しくは、こちら を参照してください。

CLS2、CLS21 などのコードはクラスタID で、ログインした際のブラウザのURL（アドレスバー）に含まれます。

例えば、

こちらのURL は、ログインしたユーザーがCLS21 クラスタに存在することを示しています。

ちなみに、コールバックURL の末尾に"/" を含む値、例えば http://localhost:33333/ を指定する場合は、アプリケーション設定で指定したコールバックURL と厳密に同じ値を指定する必要があります。このパラメータの文字が一致しない場合、エラーとなります。

Bullhorn CRM への認証（OAuth）

Bullhorn CRM ではOAuth 2.0 認証標準を利用できます。 OAuth を使用して認証するには、すべてのシナリオでカスタムOAuth アプリケーションを作成して設定する必要があります。詳しい認証方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。

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 Bullhorn CRM 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 Bullhorn CRM 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、Bullhorn CRM 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("bullhorncrm:///?DataCenterCode=CLS33&OAuthClientId=myoauthclientid&OAuthClientSecret=myoauthclientsecret")

Bullhorn CRM 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、Candidate 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 Candidate(base):
	__tablename__ = "Candidate"
	Id = Column(String,primary_key=True)
	CandidateName = Column(String)
	...

Bullhorn CRM 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("bullhorncrm:///?DataCenterCode=CLS33&OAuthClientId=myoauthclientid&OAuthClientSecret=myoauthclientsecret")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Candidate).filter_by(CandidateName="山田太郎"):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("CandidateName: ", instance.CandidateName)
	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

Candidate_table = Candidate.metadata.tables["Candidate"]
for instance in session.execute(Candidate_table.select().where(Candidate_table.c.CandidateName == "山田太郎")):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("CandidateName: ", instance.CandidateName)
	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。

Bullhorn CRM のデータ の挿入

Bullhorn CRM のデータ を挿入するには、マッピング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。セッションの commit 関数を呼び出して、追加されたすべてのインスタンスを Bullhorn CRM にプッシュします。

new_rec = Candidate(Id="placeholder", CandidateName="山田太郎")
session.add(new_rec)
session.commit()

Bullhorn CRM のデータ の更新

Bullhorn CRM のデータ を更新するには、フィルタクエリで目的のレコードを取得します。次に、フィールドの値を変更し、セッションの commit 関数を呼び出して、変更されたレコードを Bullhorn CRM にプッシュします。

updated_rec = session.query(Candidate).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.CandidateName = "山田太郎"
session.commit()

Bullhorn CRM のデータ の削除

Bullhorn CRM のデータ を削除するには、フィルタクエリで目的のレコードを取得します。次に、アクティブな session でレコードを削除し、セッションの commit 関数を呼び出して、指定されたレコード（行）に対して削除操作を実行します。

deleted_rec = session.query(Candidate).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

無料トライアルと詳細情報

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