SQLAlchemy ORM を使用して Python で NetSuite 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 NetSuite と SQLAlchemy ツールキットを使用して、NetSuite 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 NetSuite 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 NetSuite 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。NetSuite 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 NetSuite 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。

はじめに

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NetSuite のデータ への接続

NetSuite 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。

NetSuiteへの接続

NetSuite では、2種類のAPI でデータにアクセスできます。どちらのAPI を使用するかは、Schema 接続プロパティで以下のいずれかを選択して指定してください。

• SuiteTalk は、NetSuite との通信に使用されるSOAP ベースの従来から提供されているサービスです。幅広いエンティティをサポートし、INSERT / UPDATE / DELETE の操作も対応しています。ただし、SuiteQL API と比べるとデータの取得速度が劣ります。また、サーバーサイドでのJOIN に対応していないため、これらの処理はCData 製品がクライアントサイドで実行します。
• SuiteQL は、より新しいAPI です。JOIN、GROUP BY、集計、カラムフィルタリングをサーバーサイドで処理できるため、SuiteTalk よりもはるかに高速にデータを取得できます。ただし、NetSuite データへのアクセスは読み取り専用となります。

データの取得のみが目的でしたらSuiteQL をお勧めします。データの取得と変更の両方が必要な場合は、SuiteTalk をお選びください。

NetSuite への認証

CData 製品では、以下の認証方式がご利用いただけます。

• トークンベース認証（TBA）はOAuth1.0に似た仕組みです。2020.2以降のSuiteTalk とSuiteQL の両方で利用できます。
• OAuth 2.0 認証（OAuth 2.0 認可コードグラントフロー）は、SuiteQL でのみご利用いただけます。
• OAuth JWT 認証は、OAuth2.0 クライアント認証フローの一つで、クライアント認証情報を含むJWT を使用してNetSuite データへのアクセスを要求します。

トークンベース認証（OAuth1.0）

トークンベース認証（TBA）は、基本的にOAuth 1.0 の仕組みです。この認証方式はSuiteTalk とSuiteQL の両方でサポートされています。管理者権限をお持ちの方がNetSuite UI 内でOAuthClientId、OAuthClientSecret、OAuthAccessToken、OAuthAccessTokenSecret を直接作成することで設定できます。 NetSuite UI でのトークン作成手順については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご参照ください。

アクセストークンを作成したら、以下の接続プロパティを設定して接続してみましょう。

• AuthScheme = Token
• AccountId = 接続先のアカウント
• OAuthClientId = アプリケーション作成時に表示されるコンシューマーキー
• OAuthClientSecret = アプリケーション作成時に表示されるコンシューマーシークレット
• OAuthAccessToken = アクセストークン作成時のトークンID
• OAuthAccessTokenSecret = アクセストークン作成時のトークンシークレット

その他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」をご確認ください。

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 NetSuite 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 NetSuite 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、NetSuite 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("netsuite:///?AccountId=XABC123456&Schema=SuiteTalk&AuthScheme=Token&OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&OAuthAccessToken=MyOAuthAccessToken&OAuthAccessTokenSecret=MyOAuthAccessTokenSecret")

NetSuite 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、SalesOrder 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 SalesOrder(base):
	__tablename__ = "SalesOrder"
	CustomerName = Column(String,primary_key=True)
	SalesOrderTotal = Column(String)
	...

NetSuite 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("netsuite:///?AccountId=XABC123456&Schema=SuiteTalk&AuthScheme=Token&OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&OAuthAccessToken=MyOAuthAccessToken&OAuthAccessTokenSecret=MyOAuthAccessTokenSecret")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(SalesOrder).filter_by(Class_Name="Furniture : Office"):
	print("CustomerName: ", instance.CustomerName)
	print("SalesOrderTotal: ", instance.SalesOrderTotal)
	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

SalesOrder_table = SalesOrder.metadata.tables["SalesOrder"]
for instance in session.execute(SalesOrder_table.select().where(SalesOrder_table.c.Class_Name == "Furniture : Office")):
	print("CustomerName: ", instance.CustomerName)
	print("SalesOrderTotal: ", instance.SalesOrderTotal)
	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。

NetSuite のデータ の挿入

NetSuite 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 NetSuite にプッシュします。

new_rec = SalesOrder(CustomerName="placeholder", Class_Name="Furniture : Office")
session.add(new_rec)
session.commit()

NetSuite のデータ の更新

NetSuite 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 NetSuite にプッシュします。

updated_rec = session.query(SalesOrder).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Class_Name = "Furniture : Office"
session.commit()

NetSuite のデータ の削除

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