SAP Hybris Python Connector
Python で SAP Hybris C4C の読み取り、書き込み、更新が可能
Python ベースのデータアクセス、可視化、ORM、ETL、AI/ML、カスタムアプリを SAP Hybris C4C と簡単に接続！
SAP Hybris C4C へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにSAP Hybris C4C をシームレスに統合。 使いやすい Python Database API（DB-API）モジュールで、SAP Hybris C4C データを Python およびあらゆる Python ベースアプリケーションに接続できます。
機能
仕様
CData Python Connectors の動作を確認！
CData Python Connectors に搭載された強力なデータ統合機能をビデオでご覧ください。
Python Connector の概要ビデオを見るSAP Hybris C4C との Python 接続
Python を通じて、サポートされるあらゆるデータソースへのフル機能で一貫した SQL アクセス
Python で SAP Hybris C4C に接続
CData Python Connector は、Database API（DB-API）インターフェースを活用して、幅広い標準的な Python データツールから SAP Hybris C4C を簡単に操作できるようにします。Python でのデータへの接続と操作は、データソースに関係なく、基本的なパターンに従います：
- SAP Hybris C4C への接続プロパティを設定
- SAP Hybris C4C にクエリを実行してデータを取得または更新
- SAP Hybris C4C データを Python データツールに接続
Python で SAP Hybris C4C に接続する
Python からデータに接続するには、拡張機能をインポートして接続を作成します：
拡張機能をインポートすれば、使い慣れた Python モジュールやツールキットを使用して エンタープライズデータを操作でき、ビジネスを推進するアプリを迅速に構築できます。
import cdata. as mod
conn = mod.connect("[email protected]; Password=password;")
#Create cursor and iterate over results
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM Leads")
rs = cur.fetchall()
for row in rs:
print(row)
engine = create_engine("///Password=password&User=user")
df = pandas.read_sql("SELECT * FROM Leads", engine)
df.plot()
plt.show()
pandas で SAP Hybris C4C データを可視化
SAP Hybris C4C Python Connector のデータ中心のインターフェースにより、pandas や SQLAlchemy などの 人気ツールと簡単に連携して、リアルタイムでデータを可視化できます。
読み取り専用ではない：完全な更新/CRUD サポート
SAP Hybris C4C Connector は読み取り専用機能を超えて、作成、読み取り、更新、削除（CRUD）操作を 完全にサポートします。エンドユーザーは、データベーステーブルを操作するのと同じくらい簡単に、 SAP Hybris C4C Connector が提供するデータを操作できます。
CData CLI で AI 支援開発
スキーマを理解する AI で SAP Hybris C4C 連携を高速に構築
スキーマを自動検出する AI
AI コーディングツールは CData CLI を通じて SAP Hybris C4C のスキーマにアクセスできます。テーブル名やカラム型を推測する必要はもうありません — AI は Python Connectors と同じメタデータを参照します。
AI は SQL を理解している
テーブル名・カラム名の探し方や SQL の生成方法は、AI が膨大な学習データからすでに熟知しています。カスタマイズ不要、ハルシネーションなし。AI が SAP Hybris C4C のドメインスペシャリストとして機能します。
精度は上がり、トークンは減る
CData CLI はスキーマを自動検出し、フィルターや集計、JOIN を正確にプッシュダウンする高効率なクエリを実行します。これにより AI は、より少ないトークン使用量でより高い精度を実現します。
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