SQLAlchemy ORM を使用して Python で Talkdesk のデータ にアクセスする方法

Python の豊富なモジュールエコシステムを活用することで、迅速に作業を開始し、システムを効果的に統合できます。CData Python Connector for Talkdesk と SQLAlchemy ツールキットを使用して、Talkdesk に接続された Python アプリケーションやスクリプトを構築できます。この記事では、SQLAlchemy を使用して Talkdesk のデータ に接続し、クエリを実行する方法を説明します。

CData Python Connector は最適化されたデータ処理機能を内蔵しており、Python からリアルタイムの Talkdesk のデータ を操作する際に比類のないパフォーマンスを提供します。Talkdesk に対して複雑な SQL クエリを発行すると、CData Connector はフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を直接 Talkdesk にプッシュし、サポートされていない操作（多くの場合 SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。

Talkdesk のデータ への接続

Talkdesk のデータ への接続は、他のリレーショナルデータソースへの接続と同様です。必要な接続プロパティを使用して接続文字列を作成します。この記事では、接続文字列を create_engine 関数のパラメータとして渡します。

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。

以下の手順に従って SQLAlchemy をインストールし、Python オブジェクトを通じて Talkdesk にアクセスしてみましょう。

必要なモジュールのインストール

pip ユーティリティを使用して、SQLAlchemy ツールキットと SQLAlchemy ORM パッケージをインストールします。

pip install sqlalchemy
pip install sqlalchemy.orm

適切なモジュールをインポートします。

from sqlalchemy import create_engine, String, Column
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Python での Talkdesk のデータ のモデリング

これで接続文字列を使用して接続できます。create_engine 関数を使用して、Talkdesk のデータ を操作するための Engine を作成します。

注意: 接続文字列のプロパティに特殊文字が含まれている場合は、URL エンコードする必要があります。詳細については、SQL Alchemy ドキュメントを参照してください。

engine = create_engine("talkdesk:///?AccountName=myAccount&Region=US&OAuthClientId=myClientId&OAuthClientSecret=myClientSecret")

Talkdesk のデータ のマッピングクラスの宣言

接続を確立したら、ORM でモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します（この記事では、Users テーブルをモデル化します）。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使用して、一部またはすべてのフィールド（カラム）を定義した新しいクラスを作成します。

base = declarative_base()
class Users(base):
	__tablename__ = "Users"
	Id = Column(String,primary_key=True)
	Name = Column(String)
	...

Talkdesk のデータ のクエリ

マッピングクラスを準備したら、セッションオブジェクトを使用してデータソースにクエリを実行できます。Engine をセッションにバインドした後、セッションの query メソッドにマッピングクラスを渡します。

query メソッドの使用

engine = create_engine("talkdesk:///?AccountName=myAccount&Region=US&OAuthClientId=myClientId&OAuthClientSecret=myClientSecret")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Users).filter_by(Active="true"):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Name: ", instance.Name)
	print("---------")

別の方法として、適切なテーブルオブジェクトと execute メソッドを使用することもできます。以下のコードはアクティブな session で動作します。

execute メソッドの使用

Users_table = Users.metadata.tables["Users"]
for instance in session.execute(Users_table.select().where(Users_table.c.Active == "true")):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Name: ", instance.Name)
	print("---------")

JOIN、集計、制限などのより複雑なクエリの例については、拡張機能のヘルプドキュメントを参照してください。

無料トライアルと詳細情報

CData Python Connector for Talkdesk の30日間の無料トライアルをダウンロードして、Talkdesk のデータ に接続する Python アプリとスクリプトの構築を始めましょう。ご質問がありましたら、サポートチームまでお問い合わせください。