SAP Ariba Source のデータをPythonのpetlでETL処理する方法｜CData Connect AI

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpetlフレームワークで、リアルタイムのSAP Ariba Source のデータを抽出・変換・ロードするETLパイプラインの構築方法を解説。読み取りから書き込みまで対応します。

CData Connect AI の Python SDK と petl フレームワークを使うと、SAP Ariba Source 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、SAP Ariba Source のデータを抽出・変換して CSV などに出力する SAP Ariba Source 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SAP Ariba Source 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

SAP Ariba Source 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 SAP Ariba Source 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 SAP Ariba Source 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。

SAP Ariba Source 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 SAP Ariba Source に自動で書き戻す処理を組み込めます。

Connect AI で SAP Ariba Source 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「SAP Ariba Source」を選択します
    3. データソースの選択
  3. SAP Ariba Source に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    それでは、SAP Ariba Source に接続していきましょう。接続するには、以下のプロパティを設定します。

    • API：CData 製品にSAP Ariba データを取得させたいAPI を指定してください。ビジネスロールに基づき、Supplier、Sourcing Project Management、またはContract API を選択します（可能な値は、SupplierDataAPIWithPaginationV4、SourcingProjectManagementAPIV2、または ContractAPIV1 です）
    • DataCenter：アカウントのデータがホストされているデータセンター
    • Realm：アクセスしたいサイト名
    • Environment：テスト環境、または本番環境のいずれかを指定してください。（可能な値は、TEST またはPRODUCTION）

    Supplier Data API またはContract API に接続する場合は、さらに以下のプロパティも設定してください。

    • User：API 呼び出しを行うユーザーのId
    • PasswordAdapter：認証するUser に関連付けられたパスワード

    Supplier API に接続している場合は、ProjectId をデータを取得したいソーシングプロジェクトのId に設定してください。

    OAuth 認証

    続いて、接続プロパティを設定した後、認証のためにOAuth 接続を設定する必要があります。

    • AuthScheme をOAuthClient に設定します
    • サービスにアプリケーションを登録し、APIKey、OAuthClientId、およびOAuthClientSecret を取得する必要があります

    OAuth アプリケーションの作成について、詳しくはヘルプドキュメントをご確認ください。

    OAuth の自動リフレッシュ

    以下のプロパティを設定して、接続してみましょう。

    • APIKey：アプリケーション設定のApplication key
    • OAuthClientId：アプリケーション設定のOAuth Client Id
    • OAuthClientSecret：アプリケーション設定のOAuth Secret

    接続すると、CData 製品が自動でOAuth プロセスを完了します。

    1. CData 製品がSAP Ariba からアクセストークンを取得し、それを使ってデータをリクエストします
    2. CData 製品がアクセストークンの期限が切れると自動的にリフレッシュします
    3. OAuth 値はOAuthSettingsLocation で指定された場所に基づいてメモリに保存されます
    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。

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 SAP Ariba Source 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>",
)

SAP Ariba Source 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、SAP Ariba Source 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、Vendors 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：SAPAribaSource1）になります。

sql = (
    "SELECT SMVendorID, Category "
    "FROM [SAPAribaSource1].[SAPAribaSource].[Vendors] "
    "WHERE Region = 'USA'"
)

SAP Ariba Source 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SAP Ariba Source のデータを抽出・変換・ロードします。この例では、SAP Ariba Source のデータを抽出し、Category 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, 'Category')

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

新しい行を SAP Ariba Source に書き戻す方法は？

SAP Ariba Source 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 [SAPAribaSource1].[SAPAribaSource].[Vendors] (SMVendorID, Category) "
    "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SAP Ariba Source 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SAP Ariba Source のデータをパイプライン処理できるようになりました。SAP Ariba Source（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 SMVendorID, Category "
    "FROM [SAPAribaSource1].[SAPAribaSource].[Vendors] "
    "WHERE Region = 'USA'"
)

table1 = etl.fromdb(conn, sql)

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

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

cur = conn.cursor()
cur.executemany(
    "INSERT INTO [SAPAribaSource1].[SAPAribaSource].[Vendors] (SMVendorID, Category) "
    "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()

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