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

CData Connect AI Python SDK を使うと、標準的なDB-API 2.0のPythonコードでJD Edwards 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JD Edwards 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、JD Edwards（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 JD Edwards 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JD Edwards 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 JD Edwards アカウント

Connect AI で JD Edwards 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「JD Edwards」を選択します

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

   ドライバーは Application Interface Services（AIS）Server を経由して JD Edwards に接続します。以下の接続プロパティを設定します。

   • URL：AIS Server のベース HTTPS URL（例：https://jde-ais.example.com:8300）。
   • User：JD Edwards のユーザー名。
   • Password：JD Edwards のパスワード。
   • Environment（オプション）：使用する JD Edwards の環境（例：本番環境なら PD920、開発環境なら DV920）。指定しない場合は、AIS Server のデフォルト環境が使用されます。
   • Role（オプション）：セッションで使用する JD Edwards のロール。指定しない場合は、AIS Server のデフォルトロールが使用されます。
   • DeviceName（オプション）：接続元のデバイスまたはアプリケーションの識別子。AIS Server での監査やログ記録に使用されます。
   • Jasserver（オプション）：リクエストのルーティング先となる Java Application Server（JAS）インスタンス。クラスタ環境で便利です。

   公開するデータの選択

   JD Edwards ではテーブルとビジネスビューが System Code ごとに整理されており、ドライバーは各 System Code をそれぞれ個別のスキーマとして公開します。利用できるスキーマは、以下のプロパティで制御できます。

   • DataModel：System Code をスキーマとして公開する ERP モジュール（カンマ区切りで複数指定可）。接続先インスタンスのすべての System Code を公開する場合は All を指定します。デフォルトは FinancialManagement です。
   • SystemCodes：DataModel の System Code に加えて公開したい System Code のカンマ区切りリスト（例：42,43）。

   接続時、ドライバーは認証情報を AIS Server に送信してセッショントークンを取得し、キャッシュします。セッションの有効期限が切れる前に、新しいトークンが自動でリクエストされます。

   
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。

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：JDEdwards1）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 DocumentNumber, Amount "
    "FROM [JDEdwards1].[JDEdwards].[AccountsPayable.AccountLedger] "
    "LIMIT 10"
)

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

JD Edwards は Connect AI では読み取り専用のソースのため、SDK はクエリには対応していますが、INSERT、UPDATE、DELETE には対応していません。作業が終わったら接続を閉じましょう。

conn.close()

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、JD Edwards 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JD Edwards のデータをクエリできるようになりました。JD Edwards（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