Zuora 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Zuora 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Zuora 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Zuora 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、Zuora（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 Zuora 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Zuora 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 Zuora アカウント

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

    Zuora はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。OAuth 認証ついて詳しくは、オンラインヘルプドキュメントを参照してください。

    Tenant プロパティの設定

    プロバイダへの有効な接続を作成するには、アカウントの設定と合致するテナント値を1つ選択する必要があります。以下は、利用可能なオプションのリストです。

    • USProduction：リクエストはhttps://rest.zuora.com に送信されます。
    • USAPISandbox：リクエストはhttps://rest.apisandbox.zuora.com に送信されます。
    • USPerformanceTest：リクエストはhttps://rest.pt1.zuora.com に送信されます。
    • EUProduction：リクエストはhttps://rest.eu.zuora.com に送信されます。
    • EUSandbox：リクエストはhttps://rest.sandbox.eu.zuora.com に送信されます。

    デフォルトではUSProduction テナントを使用します。

    Zuora サービスの選択

    データクエリとAQuA API の2つのZuora サービスを使用します。デフォルトでは、ZuoraService はAQuADataExport に設定されています。

    DataQuery

    データクエリ機能は、非同期の読み取り専用SQL クエリを実行することで、Zuora テナントからのデータのエクスポートを実現します。 このサービスは、素早く軽量なSQL クエリでの使用を推奨します。

    制限

    • フィルタ適用後の、テーブルごとの入力レコードの最大数： 1,000,000
    • 出力レコードの最大数： 100,000
    • テナントごとの、実行用に送信される同時クエリの最大数： 5
    • テナントごとの、同時クエリの制限に達した後に実行用に送信され、キューに追加されるクエリの最大数： 10
    • 1時間単位での、各クエリの最大処理時間： 1
    • GB 単位での、各クエリに割り当てられるメモリの最大サイズ： 2
    • Index Join を使用する際のインデックスの最大値。言い換えれば、Index Join を使用する際にWHERE 句で使われる一意の値に基づいた、左のテーブルから返されるレコードの最大数： 20.000

    AQuADataExport

    AQuA API のエクスポートは、すべてのオブジェクト（テーブル）のすべてのレコードをエクスポートするように設計されています。AQuA のクエリジョブには以下の制限があります。

    制限

    • AQuA のジョブ内のクエリが8時間以上実行されている場合、ジョブは自動的に停止されます。
    • 停止されたAQuA のジョブは3回再試行可能で、その後失敗として返されます。
    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：Zuora1）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, BillingCity "
    "FROM [Zuora1].[Zuora].[Invoices] "
    "LIMIT 10"
)

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

Zuora 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 [Zuora1].[Zuora].[Invoices] (Id) "
    "VALUES (%(newvalue)s)",
    {"newvalue": "Example value"},
)
print(f"Rows inserted: {cur.rowcount}")

# Update existing records
cur.execute(
    "UPDATE [Zuora1].[Zuora].[Invoices] "
    "SET BillingCity = %(newvalue)s "
    "WHERE BillingState = 'CA'",
    {"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、Zuora 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Zuora のデータをクエリできるようになりました。Zuora（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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