Estava trabalhando em um projeto onde precisava realizar consultas das mais diversas formas no Dynamics 365 CRM, e precisava realizar algumas cargas para um banco de dados SQL Server e realizar algumas análises também, como queria agilizar meu trabalho decidi escrever uma “biblioteca” para realizar essas consultas com o CRM de forma simples e eficaz. Com esses dados sendo interpretados pelo python eu consigo utilizar um simples “pd.Dataframe(result_fetchxml)”, para pegar todos os resultados da minha consulta no CRM e utilizar todo poder do Pandas para processar os dados, realizar análises e cargas.
Link para o GitHub do Projeto
https://github.com/3t1n/DynamicsPy
Pré-Requisitos
Instalar as dependências utilizadas no projeto
pip install requests
pip install xml.etree.ElementTree
pip install urllib.parse
Ir no Active Directory no Azure e criar um aplicativo com as permissões de leitura de dados do Dynamics 365 (é necessário o concentimento do administrador do Azure), apos criar o aplicativo obter o secret e o client id para uso de parâmetro na classe D365
Como utilizar
Após instanciar a classe D365, você pode optar pelos métodos get_rows() e fetch_xml(), sendo respectivamente, get_rows() utilizado para realizar consultas utilziando Odata e fetch_xml() utilizado para realizar consultas utilizando FetchXML, além de poder realizar uma Localização Avançada no Dynamics e exportar o seu FetchXML asssim o utilizando no script python.
from d365 import D365
crm = D365("crm@email.com", "password", "azure_client_id",
"https://yourcrm.crm2.dynamics.com", "azure_secret")
#geting results using odata
result_odata = crm.get_rows("accounts(E4F3B6D5-9F6A-427D-9592-31B6CD877E77)")
fetchxml = '''
<fetch version="1.0" output-format="xml-platform" mapping="logical" distinct="true">
<entity name="account">
<attribute name="name" />
<attribute name="primarycontactid" />
<attribute name="telephone1" />
<attribute name="accountid" />
</entity>
</fetch>
'''
#geting results using fetchxml
result_fetch_xml = crm.fetch_xml(fetchxml)
