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

Zoho CRM のデータ への接続

Zoho CRM 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。

Zoho CRM への接続

それでは、Zoho CRM に接続していきましょう。データに接続するには、以下の接続パラメータを設定します。

• Region：Zoho CRM サーバーURL のドメインに関連付けられたリージョン
• Schema：Zoho CRM のバージョン（v2、v2.1、またはv4）。Zoho CRM のバージョンごとに独自のデータモデルがあります

これらのプロパティに加えて、認可時にサンドボックスまたは開発者インスタンスのいずれかを選択した場合は、InstanceType 接続プロパティでも同じ設定を行ってください。

Zoho CRM への認証

Zoho CRM では、データへの認証に2つの方法が用意されています。お使いの環境に応じて適切な方法を選択てください。

デスクトップ経由で自分のローカルデータに認証を行う場合（非ブラウザ接続）：CData 製品が提供する埋め込みOAuth アプリケーションを使用

CData 製品はすでにZoho CRM にOAuth アプリケーションとして登録されています。そのため、デスクトップアプリケーションを介したローカルデータへの接続では、自動的に組み込みアプリケーションが使用されます。 OAuth 交換の繰り返しを避け、ローカルデータにアクセスするたびにOAuthAccessToken を手動で設定する手間を省くには、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定してください。

ネットワーク経由で共有データに認証を行う場合（ブラウザ接続）：カスタムOAuth アプリケーションを使用

すべてのOAuth フローで、この認証を有効にするにはAuthScheme をOAuth に設定する必要があります。

より詳細な認証手順については、ヘルプドキュメントの「Zoho CRM への認証」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 Zoho CRM 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 Zoho CRM 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、Zoho CRM 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("zohocrm:///?AuthToken=2ad3b3e719f6bed7368e5e7e26e4f988")

Zoho CRM 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"
	Account_Name = Column(String,primary_key=True)
	Annual_Revenue = Column(String)
	...

Zoho CRM 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("zohocrm:///?AuthToken=2ad3b3e719f6bed7368e5e7e26e4f988")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Accounts).filter_by(Industry="Data/Telecom OEM"):
	print("Account_Name: ", instance.Account_Name)
	print("Annual_Revenue: ", instance.Annual_Revenue)
	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.Industry == "Data/Telecom OEM")):
	print("Account_Name: ", instance.Account_Name)
	print("Annual_Revenue: ", instance.Annual_Revenue)
	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。

Zoho CRM のデータ の挿入

Zoho CRM 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 Zoho CRM にプッシュします。

new_rec = Accounts(Account_Name="placeholder", Industry="Data/Telecom OEM")
session.add(new_rec)
session.commit()

Zoho CRM のデータ の更新

Zoho CRM 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 Zoho CRM にプッシュします。

updated_rec = session.query(Accounts).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Industry = "Data/Telecom OEM"
session.commit()

Zoho CRM のデータ の削除

Zoho CRM 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

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