Salesforce 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Salesforce 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Salesforce 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、Salesforce(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 Salesforce 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Salesforce 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 Salesforce アカウント
Salesforce データ連携について
CData を使用すれば、Salesforce のライブデータへのアクセスと統合がこれまでになく簡単になります。お客様は CData の接続機能を以下の目的で利用しています:
- カスタムエンティティやフィールドにアクセスでき、Salesforce ユーザーは Salesforce のすべてにアクセスできます。
- アトミックおよびバッチ更新操作を作成できます。
- Salesforce データの読み取り、書き込み、更新、削除ができます。
- SOAP API バージョン 30.0 のサポートにより、最新の Salesforce 機能を活用できます。
- SOQL サポートによる複雑なクエリの Salesforce サーバーへのプッシュダウンにより、パフォーマンスの向上を実現できます。
- SQL ストアドプロシージャを使用して、ジョブの作成・取得・中止・削除、添付ファイルやドキュメントのアップロード・ダウンロードなどのアクションを実行できます。
ユーザーは、Salesforce データを以下と頻繁に統合しています:
- 他の ERP、マーケティングオートメーション、HCM など。
- Power BI、Tableau、Looker などのお気に入りのデータツール。
- データベースやデータウェアハウス。
CData ソリューションが Salesforce とどのように連携するかについての詳細は、Salesforce 統合ページをご覧ください。
はじめに
Connect AI で Salesforce 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。
- 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
- 「Add Connection」パネルから「Salesforce」を選択します
-
Salesforce に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Salesforce 接続プロパティの設定方法
埋め込みOAuth(UI でのログイン)による接続設定
それでは、Salesforce への接続について説明していきましょう。最も簡単な方法として、Salesforce にログインする際と同様にUI 上からログインするだけで接続設定が完了します(埋め込みOAuth)。この方法をご利用になる場合は、「Salesforce への接続」をクリックしてください。
標準認証の設定
埋め込みOAuth 以外の方法を利用する場合、以下の3つの認証方式をご利用いただけます。標準的な認証方式では、以下の情報が必要となります。
- ユーザー名
- パスワード
- セキュリティトークン
セキュリティトークンの取得方法については、セキュリティトークン取得手順をご確認ください。
OAuth 認証の設定
ユーザー名とパスワードによる認証がご利用いただけない(避けたい)場合は、OAuth 認証をお使いいただけます。
SSO(シングルサインオン)の設定
IDプロバイダー経由でのシングルサインオンをご利用になる場合は、以下のプロパティを設定してください。
- SSOProperties
- SSOLoginUrl
- TokenUrl
多要素認証(MFA)
Salesforce 組織で MFA の強制が有効になっている場合は、MFACode に認証アプリ(Salesforce Authenticator や Google Authenticator など)で生成されたワンタイムパスコード(TOTP)を設定してください。MFACode は OAuth 認証・ログイン認証の両方に対応しています。
より詳細な設定手順については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご確認ください。
- 「Save & Test」をクリックします
- 「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。
- 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。
- 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。
- PAT に名前を付けて Create をクリックします。

- 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:Salesforce1)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 Industry, AnnualRevenue "
"FROM [Salesforce1].[Salesforce].[Account] "
"LIMIT 10"
)
for row in cur.fetchall():
print(row)
Salesforce 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 [Salesforce1].[Salesforce].[Account] (Industry) "
"VALUES (%(newvalue)s)",
{"newvalue": "Example value"},
)
print(f"Rows inserted: {cur.rowcount}")
# Update existing records
cur.execute(
"UPDATE [Salesforce1].[Salesforce].[Account] "
"SET AnnualRevenue = %(newvalue)s "
"WHERE Name = 'GenePoint'",
{"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、Salesforce 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Salesforce のデータをクエリできるようになりました。Salesforce(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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