SQLAlchemy ORM を使用して Python で Dynamics 365 Business Central 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 Dynamics 365 Business Central と SQLAlchemy ツールキットを使用して、Dynamics 365 Business Central 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 Dynamics 365 Business Central 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 Dynamics 365 Business Central 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。Dynamics 365 Business Central 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 Dynamics 365 Business Central 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。
Dynamics 365 Business Central のデータ への接続
Dynamics 365 Business Central 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。
Dynamics 365 Business Central 接続プロパティの取得・設定方法
Dynamics 365 Business Central への認証には、User およびAccessKey プロパティが必要です。
データに接続するには、OrganizationUrl を指定します。OrganizationUrl は、 http://businesscentral.dynamics.com/abc123/ などのBusiness Central アカウントへのエンドポインであるか、Web サービスのルートを参照する必要があります。OrganizationUrl を指定する方法 および利用可能なエンドポイントについての詳細は、Business Central エンドポイント を参照してください。組織内に複数の会社がある場合は、どの会社に接続するかを特定するためにCompany を指定する必要があります。 会社が1つだけの場合は、Company を指定する必要はありません。
Dynamics 365 Business Central に認証するには、User およびAccessKey 接続プロパティを指定します。Microsoft では、これらをテストおよび開発目的で推奨します。ただし、運用環境での使用は推奨していません。User およびAccessKey の値を取得するには、Dynamics 365 Business Central の「ユーザー」ページに移動して「編集」をクリックします。User Name および Web Service Access Key の値は、User およびPassword 接続文字列プロパティとして入力する値です。User Name はE メールアドレス ではありません。短縮されたユーザー名です。
Microsoft では、OAuth 認証を使用する本番ユースケースを推奨します。詳細については、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」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 Dynamics 365 Business Central 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 Dynamics 365 Business Central 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、Dynamics 365 Business Central 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("d365businesscentral:///?OrganizationUrl=https://myaccount.financials.dynamics.com/")
Dynamics 365 Business Central 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、Accounts 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 Accounts(base): __tablename__ = "Accounts" accountid = Column(String,primary_key=True) Name = Column(String) ...
Dynamics 365 Business Central 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("d365businesscentral:///?OrganizationUrl=https://myaccount.financials.dynamics.com/")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Accounts).filter_by(Name="MyAccount"):
print("accountid: ", instance.accountid)
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
Accounts_table = Accounts.metadata.tables["Accounts"]
for instance in session.execute(Accounts_table.select().where(Accounts_table.c.Name == "MyAccount")):
print("accountid: ", instance.accountid)
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。
Dynamics 365 Business Central のデータ の挿入
Dynamics 365 Business Central 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 Dynamics 365 Business Central にプッシュします。
new_rec = Accounts(accountid="placeholder", Name="MyAccount") session.add(new_rec) session.commit()
Dynamics 365 Business Central のデータ の更新
Dynamics 365 Business Central 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 Dynamics 365 Business Central にプッシュします。
updated_rec = session.query(Accounts).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.Name = "MyAccount" session.commit()
Dynamics 365 Business Central のデータ の削除
Dynamics 365 Business Central 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(Accounts).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
CData Python Connector for Dynamics 365 Business Central の30日間の無料トライアルをダウンロードして、Dynamics 365 Business Central 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。