ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
Pythonエコシステムには多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。本記事では、CData Python Connector for SageIntacct とpetl フレームワークを使って、Sage Intacct データにPython から接続してデータを変換、CSV に出力するETL 変換を実装してみます。
CData Python Connector は効率的なデータ処理によりSage Intacct データ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。Sage Intacct にデータをクエリする際、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合SQL 処理を直接Sage Intacct 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込みのSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(JOIN やSQL 関数など)。
pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします:
pip install petl pip install pandas
モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。
CData Connector を含むモジュールをインポートします。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.sageintacct as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Sage Intacct Connector からSage Intacct への接続を行います
cnxn = mod.connect("User=myusername;CompanyId=TestCompany;Password=mypassword;SenderId=Test;SenderPassword=abcde123;")
ログインメソッドで接続するには、User、Password、CompanyId、SenderId、およびSenderPassword 接続プロパティが必要です。
User、Password、CompanyId は、接続するアカウントのクレデンシャルです。
SenderId およびSenderPassword は、Sage Intacct によって割り当てられたWeb Services クレデンシャルです。
Sage Intacct にはSQL でデータアクセスが可能です。Customer エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Name, TotalDue FROM Customer WHERE CustomerId = '12345'"
DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でETL(抽出・変換・ロード)パイプラインを組みます。この例では、Sage Intacct データ を取得して、TotalDue カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'TotalDue') etl.tocsv(table2,'customer_data.csv')
CData Python Connector for SageIntacct を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Sage Intacct データ を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。
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import petl as etl import pandas as pd import cdata.sageintacct as mod cnxn = mod.connect("User=myusername;CompanyId=TestCompany;Password=mypassword;SenderId=Test;SenderPassword=abcde123;") sql = "SELECT Name, TotalDue FROM Customer WHERE CustomerId = '12345'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'TotalDue') etl.tocsv(table2,'customer_data.csv')