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

Smartsheet データ連携について

CData は、Smartsheet 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:

  • 添付ファイル、カラム、コメント、ディスカッションの読み取りと書き込みができます。
  • 個々のセルのデータを表示したり、セルの履歴をレポートしたりできます。
  • 添付ファイルの削除やダウンロード、シートの作成・コピー・削除・移動、行の別のシートへの移動やコピーなど、Smartsheet 固有のアクションを実行できます。

ユーザーは、Tableau、Crystal Reports、Excel などの分析ツールと Smartsheet を統合しています。また、当社のツールを活用して Smartsheet 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しているお客様もいます。


はじめに


Smartsheet のデータ への接続

Smartsheet 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。

個人用トークンを使用して、自分のデータをテストし、アクセスします。個人用トークンを取得する方法は次のとおりです。

  • Smartsheet にログインします。
  • 「アカウント」をクリックして「個人用の設定」を選択します。
  • 「API アクセス」をクリックし、フォームを使用して新しいアクセストークンを生成するか、既存のアクセストークンを管理します。

その後、OAuthAccessToken を生成したトークンに設定します。

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 Smartsheet 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 Smartsheet 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、Smartsheet 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("smartsheet:///?OAuthClientId=MyOauthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333")

Smartsheet 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、Sheet_Event_Plan_Budget 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 Sheet_Event_Plan_Budget(base):
	__tablename__ = "Sheet_Event_Plan_Budget"
	TaskName = Column(String,primary_key=True)
	Progress = Column(String)
	...

Smartsheet 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("smartsheet:///?OAuthClientId=MyOauthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Sheet_Event_Plan_Budget).filter_by(Assigned="Ana Trujilo"):
	print("TaskName: ", instance.TaskName)
	print("Progress: ", instance.Progress)
	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

Sheet_Event_Plan_Budget_table = Sheet_Event_Plan_Budget.metadata.tables["Sheet_Event_Plan_Budget"]
for instance in session.execute(Sheet_Event_Plan_Budget_table.select().where(Sheet_Event_Plan_Budget_table.c.Assigned == "Ana Trujilo")):
	print("TaskName: ", instance.TaskName)
	print("Progress: ", instance.Progress)
	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。

Smartsheet のデータ の挿入

Smartsheet 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 Smartsheet にプッシュします。

new_rec = Sheet_Event_Plan_Budget(TaskName="placeholder", Assigned="Ana Trujilo")
session.add(new_rec)
session.commit()

Smartsheet のデータ の更新

Smartsheet 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 Smartsheet にプッシュします。

updated_rec = session.query(Sheet_Event_Plan_Budget).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Assigned = "Ana Trujilo"
session.commit()

Smartsheet のデータ の削除

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