Sage Intacct のデータをPythonのpetlでETL処理する方法｜CData Connect AI

CData Connect AI の Python SDK と petl フレームワークを使うと、Sage Intacct のデータをローカルにドライバーをインストールすることなく、Pythonで直接抽出・変換・ロードするETLパイプラインを構築できます。パーソナルアクセストークンで接続し、数行のコードで設定完了です。

Python は豊富なモジュールのエコシステムを備えているため、素早く作業に取りかかり、システムをより効果的に連携できます。CData Connect AI Python SDK と petl フレームワークを使えば、Sage Intacct のデータを抽出・変換して CSV などに出力する Sage Intacct 連携のアプリケーションやパイプラインを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、petl を使ってSage Intacct のデータを抽出・変換し、CSV ファイルに書き出す方法をご紹介します。

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なので、petl は etl.fromdb を使って SDK の接続から直接読み取れます。ソースごとにドライバーをインストールする必要はありません。パーソナルアクセストークンで接続して、パイプラインを構築しましょう。

Python + petl でできること

Sage Intacct データの定期抽出パイプライン構築

SQL クエリで取得した Sage Intacct のレコードを petl の etl.fromdb で抽出し、etl.sort などの変換処理をはさんでから CSV に書き出す、軽量な ETL パイプラインを構築できます。

複数データソースとの統合分析

DB-API 2.0 準拠のクライアントなので、同じコードパターンで Sage Intacct 以外のデータソースにも接続でき、petl 上で結合・整形してから任意の出力先にロードできます。

Sage Intacct への書き戻し処理の自動化

書き込みに対応した権限を持つ PAT で接続していれば、cursor.executemany を使ったバッチ INSERT により、変換済みデータを Sage Intacct に自動で書き戻す処理を組み込めます。

はじめに

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Connect AI で Sage Intacct 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. 「Add Connection」パネルから「Sage Intacct」を選択します

3. Sage Intacct に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   Sage Intacct 接続プロパティの取得・設定方法

   独自のWeb サービスクレデンシャル、埋め込みクレデンシャル（Basic 認証）、またはOkta クレデンシャルのいずれかを使用して、Sage Intacct への接続を確立できます。

   Sage Intacct への認証

   Sage Intacct は2種類の認証をサポートします。Basic およびOkta です。選択した認証方法に関連するプロパティを設定して、接続を構成します。

   Basic 認証

   Basic 認証スキームでは、埋め込みクレデンシャルを使用してデータの読み書きが可能です。オプションとして、独自のWeb サービスクレデンシャルを指定することもできます。

   Basic 認証を使用して認証を行うには、以下のプロパティを設定します。

   • AuthScheme：Basic。
   • CompanyID：Sage Intacct にログインする際に会社を識別するために使用するID。
   • User：Sage Intacct へのログインに使用するログイン名。
   • Password：ログインクレデンシャル用のパスワード。
   • （オプション）SenderID およびSenderPassword：Web サービスのSender ID およびパスワード（独自のWeb サービスクレデンシャルを使用している場合のみ）。

   独自のWeb サービスクレデンシャルではなく、埋め込みクレデンシャルを使用する場合は、以下を実行する必要があります：

   • Web サービスダッシュボードで、会社 -> 会社情報 -> セキュリティタブに移動します。
   • Web サービス認証に"CData" を追加します。これは大文字・小文字が区別されます。これを行うには、会社 -> 会社情報（新しいUI では、設定 -> 会社）-> セキュリティ -> Web サービス認証 / 編集に移動します。
   Okta 認証についてはヘルプドキュメントを参照してください。
   
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。

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。
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。

必要なモジュールをインストールする方法は？

pip ユーティリティを使って、SDK と petl フレームワークをインストールします。

pip install cdata-connect-ai
pip install petl

Python で Sage Intacct のデータの ETL アプリを構築する方法は？

必要なモジュールをインストールしたら、ETL アプリを構築する準備は完了です。以下にコードスニペットを紹介しますが、完全なソースコードは記事の末尾に掲載しています。

まずモジュールをインポートし、アカウントのメールアドレスと PAT で Connect AI に接続します。

import petl as etl
import cdata_connect_ai

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

Sage Intacct をクエリする SQL ステートメントを作成する方法は？

SQL を使って、Sage Intacct をクエリするステートメントを作成します。この記事では、Customer エンティティからデータを読み取ります。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：SageIntacct1）になります。

sql = (
    "SELECT Name, TotalDue "
    "FROM [SageIntacct1].[SageIntacct].[Customer] "
    "WHERE CustomerId = '12345'"
)

Sage Intacct のデータの抽出・変換・ロードを実装する方法は？

接続とクエリが準備できたら、petl を使ってSage Intacct のデータを抽出・変換・ロードします。この例では、Sage Intacct のデータを抽出し、TotalDue カラムでデータを並べ替えて、CSV ファイルにロードします。

table1 = etl.fromdb(conn, sql)

table2 = etl.sort(table1, 'TotalDue')

etl.tocsv(table2, 'customer_data.csv')

新しい行を Sage Intacct に書き戻す方法は？

Sage Intacct が書き込みに対応している場合は、バッチ INSERT で行を書き戻せます。SDK の executemany は、@name のプレースホルダーと、1行につき1つのパラメータ辞書のリストを受け取ります。

cur = conn.cursor()
cur.executemany(
    "INSERT INTO [SageIntacct1].[SageIntacct].[Customer] (Name, TotalDue) "
    "VALUES (@val1, @val2)",
    [
        {"@val1": "New value 1", "@val2": "New value 1"},
        {"@val1": "New value 2", "@val2": "New value 2"},
    ],
)
print(f"Rows inserted: {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。

CData Connect AI Python SDK を使えば、petl のような ETL パッケージでのデータへの直接アクセスも含め、通常のデータベースと同じようにSage Intacct のデータを扱えます。

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を使って、petl でリアルタイムのSage Intacct のデータをパイプライン処理できるようになりました。Sage Intacct（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。

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完全なソースコード

import petl as etl
import cdata_connect_ai

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

sql = (
    "SELECT Name, TotalDue "
    "FROM [SageIntacct1].[SageIntacct].[Customer] "
    "WHERE CustomerId = '12345'"
)

table1 = etl.fromdb(conn, sql)

table2 = etl.sort(table1, 'TotalDue')

etl.tocsv(table2, 'customer_data.csv')

cur = conn.cursor()
cur.executemany(
    "INSERT INTO [SageIntacct1].[SageIntacct].[Customer] (Name, TotalDue) "
    "VALUES (@val1, @val2)",
    [
        {"@val1": "New value 1", "@val2": "New value 1"},
        {"@val1": "New value 2", "@val2": "New value 2"},
    ],
)
print(f"Rows inserted: {cur.rowcount}")
conn.close()