Adobe Commerce のデータにPythonで接続する方法｜CData Connect AI SDK

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
PythonのDB-API 2.0準拠コードでリアルタイムのAdobe Commerce のデータを読み書きする方法を解説。CData Connect AI Python SDKとPAT認証で、pip install1つから10分で接続を実現します。

CData Connect AI Python SDK を使うと、標準的なDB-API 2.0のPythonコードでAdobe Commerce のデータをそのまま読み書きできます。プログラミング不要の他ツールと異なり、pandasやpetlなど既存のPythonエコシステムにそのまま組み込めます。パッケージのインストールからクエリ実行まで3ステップで完了します。

CData Connect AI Python SDK（cdata-connect-ai）は DB-API 2.0（PEP 249）に準拠したクライアントで、標準的な Python のデータベースコードでリアルタイムのAdobe Commerce のデータを取得・操作できます。接続まわりは Connect AI が引き受けてくれるので、パッケージを1つインストールしてパーソナルアクセストークンで認証するだけで、Adobe Commerce（および Connect AI に接続済みのその他すべてのソース）にクエリを実行できます。しかも sqlite3 や psycopg2 といったライブラリでおなじみの connect() / cursor() / fetchall() という同じパターンをそのまま使えます。

この記事では、Connect AI で Adobe Commerce に接続し、パーソナルアクセストークンを生成して SDK をインストールし、リアルタイムのAdobe Commerce のデータを読み取る（対応している場合は書き込む）までの流れをご紹介します。

事前準備

  • CData Connect AI のアカウント
  • Python 3.8 以降
  • 有効な認証情報を持つアクティブな Adobe Commerce アカウント

Connect AI で Adobe Commerce に接続する方法は？

CData Connect AI では、直感的なクリック操作ベースのインターフェースでデータソースに接続できます。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 Add Connection をクリックします
    2. 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「Adobe Commerce」を選択します
    3. データソースの選択
  3. Adobe Commerce に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Adobe Commerce はOAuth 1 認証標準を使用します。Adobe Commerce REST API に接続するには、Adobe Commerce システムにアプリを登録してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティの値を取得する必要があります。 OAuth 値を取得して接続するには、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

    また、Adobe Commerce システムへのURL を提供する必要があります。URL は、Adobe Commerce REST API を顧客として使用しているか管理者として使用しているかによって異なります。

    • Customer: Adobe Commerce を顧客として使用するには、事前にAdobe Commerce のホームページで顧客アカウントを作成します。顧客アカウントの作成は、「アカウント」→「登録」から行います。それからURL 接続プロパティをAdobe Commerce システムのエンドポイントに設定します。

    • Administrator: Adobe Commerce を管理者として使用するには、代わりにCustomAdminPath を設定します。この値は、「Admin」メニューの「Advanced」設定で取得できます。「System」->「Configuration」->「Advanced」->「Admin」->「Admin Base URL」を選択することでアクセスできます。

      このページ上の「Use Custom Admin Path」設定がYES に設定されている場合、値は「Custom Admin Path」テキストボックス内にあります。それ以外の場合は、CustomAdminPath 接続プロパティをデフォルト値の"admin" に設定します。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリックします
  5. 「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。 権限の更新

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する

Python SDK は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使って Connect AI に認証します。アクセスの粒度を保つために、アプリケーションごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして、設定ページを開きます。
  2. 設定ページの Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
  3. PAT に名前を付けて Create をクリックします。 新しい PAT の作成
  4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして安全な場所に保管してください。

SDK をインストールする

pip を使って PyPI から SDK をインストールします。

pip install cdata-connect-ai

接続して最初のクエリを実行する

アカウントのメールアドレスと PAT で接続したら、sys_tables にクエリを実行して、接続済みのソース全体で利用可能なテーブルを確認してみましょう。Connect AI の識別子は <Connection>.<Schema>.<Table> という3つの部分で構成されており、接続名はデフォルトでソース名（例：AdobeCommerce1）になります。 

import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)
cur = conn.cursor()

# Discover what's available across your connected sources
cur.execute("SELECT CatalogName, SchemaName, TableName FROM sys_tables LIMIT 25")

for row in cur.fetchall():
    print(row)

結果から任意のテーブルを選び、直接クエリを実行してみましょう。

cur.execute(
    "SELECT Name, Price "
    "FROM [AdobeCommerce1].[AdobeCommerce].[Products] "
    "LIMIT 10"
)

for row in cur.fetchall():
    print(row)

Adobe Commerce に書き込む

データソースと接続の権限が許可していれば、同じカーソルで INSERT、UPDATE、DELETE ステートメントも実行できます。フィルタ付きの読み取りとまったく同じように、pyformat（%(name)s）パラメータで値をバインドし、影響を受けた行数は cursor.rowcount で確認できます。 

# Insert a new record
cur.execute(
    "INSERT INTO [AdobeCommerce1].[AdobeCommerce].[Products] (Name) "
    "VALUES (%(newvalue)s)",
    {"newvalue": "Example value"},
)
print(f"Rows inserted: {cur.rowcount}")

# Update existing records
cur.execute(
    "UPDATE [AdobeCommerce1].[AdobeCommerce].[Products] "
    "SET Price = %(newvalue)s "
    "WHERE Style = 'High Tech'",
    {"newvalue": "Updated value"},
)
print(f"Rows updated: {cur.rowcount}")

conn.close()

注意：書き込み可能なソースであっても、読み取り専用の PAT や接続権限では書き込み操作は拒否されます。同じパラメータ化のパターンは、DELETE ステートメントや cursor.callproc() によるストアドプロシージャの実行にも使えます。

これがワークフローのすべてです。パッケージが1つ、PAT、そして標準的な DB-API 呼び出しだけ。SDK は通常の DB-API 接続を返すので、Python のデータエコシステムのほかのツールにもそのまま組み込めます。ここから先は、この同じ接続を使って、Adobe Commerce のデータを pandas に読み込んだり、petl で ETL パイプラインを構築したり、Dash の Web アプリを動かしたりできます。

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を通じて Python からリアルタイムのAdobe Commerce のデータをクエリできるようになりました。Adobe Commerce（および数百種類のその他のデータソース）への接続について詳しくは、Connect AI のページをご覧ください。

CData Connect AI の詳細、または無料トライアルにお申し込みください：

無料トライアル お問い合わせ

はじめる準備はできましたか？

CData Connect AI の詳細、または無料トライアルにお申し込みください：

無料トライアル

この記事の内容

関連記事