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

Anaplan のデータ への接続

Anaplan 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。

Anaplan への認証

ドライバーはBasic、証明書、またはOAuth による認証をサポートしています。いずれの場合も、Region をAnaplan アカウントデータがホストされているリージョン（例：US1、これがデフォルト）に設定してください。

Basic 認証の使用

AuthScheme をBasic に設定し、Anaplan のUser とPassword を入力します。ワークスペースがシングルサインオン（SSO）を使用している場合は、Basic 認証を使用するために Exception User として割り当てられている必要があります。

証明書認証の使用

AuthScheme をCertificate に設定し、Certificate、CertificateType、PrivateKey プロパティを入力します（どちらかが暗号化されている場合はCertificatePassword / PrivateKeyPassword も設定してください）。証明書は、Anaplan テナント管理者に登録されたCA 発行のX.509 証明書である必要があります。

OAuth 認証の使用

Anaplan でカスタムOAuth アプリケーションを登録し、以下のプロパティを設定します：

• OAuthClientId：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントId。
• OAuthClientSecret：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントシークレット。
• CallbackURL：アプリケーションの登録時に定義したリダイレクトURI。
• InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定すると、ドライバーがOAuth トークンの交換と更新を自動的に管理します。

カスタムOAuth アプリの作成方法とOAuth の使用方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」の章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 Anaplan 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 Anaplan 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、Anaplan 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("anaplan:///?OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackURL=your_callback_url&Region=US1&InitiateOAuth=GETANDREFRESH")

Anaplan 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、Sales 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 Sales(base):
	__tablename__ = "Sales"
	Region = Column(String,primary_key=True)
	Product = Column(String)
	...

Anaplan 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("anaplan:///?OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackURL=your_callback_url&Region=US1&InitiateOAuth=GETANDREFRESH")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Sales).filter_by(Value="100"):
	print("Region: ", instance.Region)
	print("Product: ", instance.Product)
	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

Sales_table = Sales.metadata.tables["Sales"]
for instance in session.execute(Sales_table.select().where(Sales_table.c.Value == "100")):
	print("Region: ", instance.Region)
	print("Product: ", instance.Product)
	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 Anaplan の30日間の無料トライアルをダウンロードして、Anaplan 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。