Поговорим о выгрузке данных из SAP ERP или S/4 HANA с использованием механизма SAP RFC. 

Такая выгрузка может служить для наполнения аналитического хранилища данных или для интеграции с другой системой.

Интерфейс SAP RFC (remote function call) позволяет вызывать различные функции SAP из стороннего приложения.

Преимущества этого интерфейса:

• прямое и быстрое подключение с SAP.

• возможность менять параметры запроса, запрашивая данные частями.

• отсутствие промежуточных звеньев в обмене данными и, как следствие, высокая надежность.

Установка

Для работы через RFC вам потребуется установить следующее:

• Библиотека PyRFC https://github.com/SAP/PyRFC  pip install pynwrfc

• Библиотека SAP NW RFC для вашей платформы, скачанный с https://support.sap.com (нужен акаунт SAP).

• Установить переменную окружения, указав каталог с библиотекой SAP NW RFC:  SAPNWRFC_HOME=C:\NWRFC\nwrfcsdk\

Поиск уже имеющихся в системе функций

В системе SAP можно поискать уже готовые функциональные модули.

Сделать это можно следующим образом:

1. Запустить транзакцию SE16 (просмотр таблиц). 

2. Указать имя таблицы TFDIR. 

3. Задать фильтры для поиска:

• FUNCNAME=*MATERIAL* (задать маску поиска)

• FMODE=R (возможность вызова функции через механизм RFC)

Чтение таблиц через RFC_READ_TABLE

RFC_READ_TABLE позволяет выгружать данные из таблицы SAP, ограничивая выборку фильтрами.

Несмотря на то, что SAP позиционирует эту функцию как тестовую и не предназначенную для использования в продуктивной среде, она вполне работоспособна.

Следует сказать, что RFC_READ_TABLE часто неудобна, т.к. она позволяет читать только одну таблицу (не поддерживает JOIN).

В этой статье я не буду подробно описывать работу с этой функцией, т.к. в интернете существует множество примеров ее использования. Вместо этого приведу пример вызова функции стандартной функции BAPI_MATERIAL_GETLIST, выдающий список материалов по заданным критериям поиска. 

Просмотр функции через SE37

Входные и выходные параметры функции можно просмотреть с использованием транзакции SE37.

Параметры вызова функции присутствуют на следующих вкладках:

• Importing - входные параметры простого типа (не табличные)

• Exporting - выходные параметры простого типа

• Tables - как входные, так и выходные параметры в виде таблиц

Рассмотрим использование SE37 на примере BAPI_MATERIAL_GETLIST.

Для того, чтобы посмотреть состав полей таблиц нужно дважды кликнуть на поле с типом данных.

Эта функция выдает не слишком много полезных данных: Номер материала и описание.

Другие таблицы нужны для передачи  на вход параметров выборки.

Например поиск по коду материала (MATNRSELECTION):

Подключаемся к SAP

Подключение к SAP с использованием библиотеки pyrfc делается не сложно. (Настройки подключения можно посмотреть в SAP GUI.)

Код на Python:

import pandas as pd

import os

import pyrfc

conn = pyrfc.Connection(user='', passwd='', 

    mshost='111.111.11.11', msserv='3600', sysid='010',

    group='NN', saprouter='', lang='EN',client='')   

Вызываем необходимую функцию

Рассмотрим вызов функции на примере BAPI_MATERIAL_GETLIST.

Сначала зададим входные параметры.

В данном случае для каждого параметра в таблице будет по одной строке. 

Строка таблицы задается как python dictionary, а вся таблица задается как list, состоящий из строк.

В нашем примере укажем фильтр на код материала: '' (т.е. все значения), а также укажем значение для Plant.

Для выборки используем SIGN="I" (Includes), 

Варианты для OPTION:

• EQ Equal

• BT Between (требует задать значение для для LOW и HIGH)

• LE Less Equal

• GE Greater Equal

• CP Contains Pattern

matnrselection = [{'SIGN':'I', 'OPTION':'CP', 'MATNR_LOW':''}]

plantselection = [{'SIGN':'I', 'OPTION':'EQ', 'PLANT_LOW':'NNNN'}]

Далее вызываем функцию с этими параметрами.

result = conn.call('BAPI_MATERIAL_GETLIST',

    MATNRSELECTION = matnrselection, PLANTSELECTION = plantselection)

Преобразуем результат в DataFrame

DataFrame можно получить в одну строку:

df = pd.DataFrame(result['MATNRLIST'])

Где MATNRLIST, это имя результирующей таблицы, указанное в разделе Tables.

Итак, с помощью буквально нескольких строк кода, мы получили данные из SAP в DataFrame и можем дальше работать с этими данным используя все возможности языка Python.