Talkdesk 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Talkdesk 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Talkdesk 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、Talkdesk（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 Talkdesk 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Talkdesk 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 Talkdesk アカウント

Connect AI で Talkdesk 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「Talkdesk」を選択します

3. Talkdesk に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   Talkdesk では OAuth 2.0 の Client Credentials グラントを使用します。ブラウザでの認可ステップやコールバック URL は必要ありません。

   以下の接続プロパティを設定します。

   • AccountName：Talkdesk アカウントの名前。
   • Region：Talkdesk インスタンスがデプロイされているリージョン。指定できる値は US（デフォルト）、EU、CA、AU、UK、FedRamp です。
   • OAuthClientId：カスタム OAuth アプリケーションの登録時に割り当てられた Client Id。
   • OAuthClientSecret：カスタム OAuth アプリケーションに割り当てられた Client Secret。

   カスタム OAuth アプリケーションの作成

   1. Talkdesk アカウントにログインし、ナビゲーションメニューから OAuth Clients を選択します。
   2. Create OAuth Client をクリックし、クライアントにわかりやすい名前を付けます。
   3. Grant Type を Client Credentials に設定します。
   4. Add scopes をクリックし、アクセスしたいデータに応じたスコープを選択します。
   5. Create をクリックし、Client Id と Client Secret をコピーします。

   接続時、ドライバーは Talkdesk にアクセストークンを自動でリクエストしてキャッシュし、有効期限が切れると更新します。アプリケーションで選択したスコープが、クエリ予定のビューに対応していることを確認してください。対応していない場合、トークンのリクエストが失敗することがあります。

   
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：Talkdesk1）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 Id, Name "
    "FROM [Talkdesk1].[Talkdesk].[Users] "
    "LIMIT 10"
)

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

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