SQLAlchemy ORM を使用して Python で Dynamics 365 のデータ にアクセスする方法

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Senior Technology Evangelist
SQLAlchemy オブジェクトリレーショナルマッピングを使用して、Dynamics 365 のデータ を操作する Python アプリケーションとスクリプトを作成します。

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 と SQLAlchemy ツールキットを使用して、Dynamics 365 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 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 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 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 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 データ連携について

CData は、Microsoft Dynamics 365 のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています:

  • Sales、Customer Service、Finance & Operations、Marketing など、Dynamics 365 エコシステム全体のデータの読み取りと書き込みができます。
  • カスタマイズ可能なキャッシュと、インテリジェントなクエリ集約・分離により、Dynamics CRM のネイティブ機能を拡張できます。
  • Azure Active Directory、Azure マネージド サービス ID 認証情報、クライアントシークレットまたは証明書を使用した Azure サービスプリンシパルなど、さまざまな方法で Dynamics 365 に安全に認証できます。
  • SQL ストアドプロシージャを使用して、Dynamics 365 エンティティを管理できます。エンティティ間の関連付けの一覧表示、作成、削除などが可能です。

CData のお客様は、データをデータウェアハウスにレプリケートしたい場合(他のデータソースと併せて)や、Microsoft エコシステム内のお気に入りのデータツール(Power BI、Excel など)または外部ツール(Tableau、Looker など)からライブ Dynamics 365 データを分析したい場合など、さまざまな理由で当社の Dynamics 365 接続ソリューションを使用しています。


はじめに


Dynamics 365 のデータ への接続

Dynamics 365 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 接続プロパティの取得・設定方法

Microsoft Dynamics 365 への接続

Microsoft Dynamics 365 ドライバーは、以下のMicrosoft Dynamics 365 エディションへの接続をサポートしています。

  • CustomerService
  • FieldService
  • FinOpsOnline (デフォルト)
  • FinOpsOnPremise
  • HumanResources
  • Marketing
  • ProjectOperations
  • Sales

Notes:

  • Supply Chain Management はFinance and Operations と同一です。これらのいずれかに接続するには、EditionFinOpsOnline またはFinOpsOnPremise のいずれかに設定します。
  • Microsoft Dynamics 365 Business Central については、個別のMicrosoft Dynamics 365 Business Central ドライバーを使用してください。
サポートされているMicrosoft Dynamics 365 エディションのいずれか接続するには、次のパラメータを設定します。
  • OrganizationURL:お使いのMicrosoft Dynamics 365 組織のURL。例えば、https://orgcb42e1d0.crm.dynamics.com
  • Edition:上記のエディション一覧に示すとおり。

Microsoft Dynamics 365 への認証

Microsoft Dynamics 365 は、Microsoft Entra ID(Azure AD)、Azure サービスプリンシパル、Azure マネージドID(MSI)を経由する認証をサポートします。これらはすべてOAuth 規格に基づきます。 認証方法の詳細は、ヘルプドキュメント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 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 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 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("dynamics365:///?OrganizationUrl=https://myaccount.operations.dynamics.com/&Edition=Sales")

Dynamics 365 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、GoalHeadings 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 GoalHeadings(base):
	__tablename__ = "GoalHeadings"
	GoalHeadingId = Column(String,primary_key=True)
	Name = Column(String)
	...

Dynamics 365 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("dynamics365:///?OrganizationUrl=https://myaccount.operations.dynamics.com/&Edition=Sales")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(GoalHeadings).filter_by(Name="MyAccount"):
	print("GoalHeadingId: ", instance.GoalHeadingId)
	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

GoalHeadings_table = GoalHeadings.metadata.tables["GoalHeadings"]
for instance in session.execute(GoalHeadings_table.select().where(GoalHeadings_table.c.Name == "MyAccount")):
	print("GoalHeadingId: ", instance.GoalHeadingId)
	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 のデータ の挿入

Dynamics 365 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 にプッシュします。

new_rec = GoalHeadings(GoalHeadingId="placeholder", Name="MyAccount")
session.add(new_rec)
session.commit()

Dynamics 365 のデータ の更新

Dynamics 365 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 にプッシュします。

updated_rec = session.query(GoalHeadings).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Name = "MyAccount"
session.commit()

Dynamics 365 のデータ の削除

Dynamics 365 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(GoalHeadings).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 の30日間の無料トライアルをダウンロードして、Dynamics 365 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。

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