SAP Ariba Source のデータにPythonで接続する方法｜CData Connect AI SDK

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
PythonのDB-API 2.0準拠コードでリアルタイムのSAP Ariba Source のデータを読み書きする方法を解説。CData Connect AI Python SDKとPAT認証で、pip install1つから10分で接続を実現します。

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

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。

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：SAPAribaSource1）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 SMVendorID, Category "
    "FROM [SAPAribaSource1].[SAPAribaSource].[Vendors] "
    "LIMIT 10"
)

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

SAP Ariba Source 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 [SAPAribaSource1].[SAPAribaSource].[Vendors] (SMVendorID) "
    "VALUES (%(newvalue)s)",
    {"newvalue": "Example value"},
)
print(f"Rows inserted: {cur.rowcount}")

# Update existing records
cur.execute(
    "UPDATE [SAPAribaSource1].[SAPAribaSource].[Vendors] "
    "SET Category = %(newvalue)s "
    "WHERE Region = 'USA'",
    {"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、SAP Ariba Source 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SAP Ariba Source のデータをクエリ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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