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

SAP データ連携について

CData は、SAP のライブデータにアクセスし、統合するための最も簡単な方法を提供します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で使用しています:

  • SAP R/3、SAP NetWeaver、SAP ERP / ECC 6.0、RFC によって公開されている SAP S/4 HANA オンプレミスデータを含む、すべてのエディションの SAP にアクセスできます。
  • SQL ストアドプロシージャを通じて、IDoc または IDoc XML ファイルのサーバーへの送信、関数やクエリ用のスキーマの作成などのアクションを実行できます。
  • お客様の SAP インスタンスがホストされている場所に応じて、最適に接続できます。
    • SAP S/4HANA クラウドパブリックエディションをご利用のお客様は、SAP NetWeaver Gateway 接続を使用します
    • SAP S/4HANA プライベートエディションをご利用のお客様は、SAP ERP または SAP NetWeaver Gateway 接続のいずれかを使用します。

多くのユーザーは、SAP データをデータベースやデータウェアハウスにレプリケートするために当社のツールを活用していますが、Tableau、Power BI、Excel などの分析ツールとライブ SAP データを統合しているお客様も多数います。


はじめに


SAP のデータ への接続

SAP 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。

SAP への接続はlibrfc32.dll、librfc32u.dll、NetWeaver、Web Services (SOAP) のどれかで行います。 ConnectionType 接続プロパティをCLASSIC (librfc32.dll)、CLASSIC_UNICODE (librfc32u.dll)、NETWEAVER、SOAP に設定します。

SOAP を使う場合、Client、RFCUrl、SystemNumber、User、Password のプロパティを設定します。

それ以外の方法の場合、Host、User、Password、Client、SystemNumber を指定します。

Note: librfc32.dll やその他のSAP 接続には対応しておりません。SAP インストールから対応する接続モジュールをマシンにインストールしておいてください。

詳細情報はobtaining the connection properties 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 SAP 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 SAP 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、SAP 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("saperp:///?Host=sap.mydomain.com&User=EXT90033&Password=xxx&Client=800&System Number=09&ConnectionType=Classic&Location=C:/mysapschemafolder")

SAP 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、MARA 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 MARA(base):
	__tablename__ = "MARA"
	MANDT = Column(String,primary_key=True)
	MBRSH = Column(String)
	...

SAP 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("saperp:///?Host=sap.mydomain.com&User=EXT90033&Password=xxx&Client=800&System Number=09&ConnectionType=Classic&Location=C:/mysapschemafolder")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(MARA).filter_by(ERNAM="BEHRMANN"):
	print("MANDT: ", instance.MANDT)
	print("MBRSH: ", instance.MBRSH)
	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

MARA_table = MARA.metadata.tables["MARA"]
for instance in session.execute(MARA_table.select().where(MARA_table.c.ERNAM == "BEHRMANN")):
	print("MANDT: ", instance.MANDT)
	print("MBRSH: ", instance.MBRSH)
	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 SAP ERP の30日間の無料トライアルをダウンロードして、SAP 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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