Python でKingdee K3 WISE データを変換・出力するETL 処理を作る方法

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 KingdeeK3WISE とpetl フレームワークを使って、Kingdee K3 WISE 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Kingdee K3 WISE 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。Kingdee K3 WISE 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Kingdee K3 WISE 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）。

必要なモジュールのインストール

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

Python でKingdee K3 WISE データをETL 処理するアプリを構築

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.kingdeek3wise as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Kingdee K3 WISE Connector からKingdee K3 WISE への接続を行います

cnxn = mod.connect("User=myuseraccount;Password=mypassword;URL=http://ip;AccountId=myaccountid;")

接続するには、以下を設定します。

• URL：Kingdee のルートURL。例えば、Kingdee 13.1 のURL はホストのIP です。
• AccountId：Kingdee のAisID（アカウントのセットのId）。
• User：Kingdee に接続するユーザー。
• Password：ユーザーのパスワード。

Kingdee K3 WISE をクエリするSQL 文の作成

Kingdee K3 WISE にはSQL でデータアクセスが可能です。Account エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT UUID, NAME FROM Account WHERE Contact = 'FALSE'"

Kingdee K3 WISE データ のETL 処理

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、Kingdee K3 WISE データ を取得して、NAME 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,'NAME')

etl.tocsv(table2,'account_data.csv')

CData Python Connector for KingdeeK3WISE を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Kingdee K3 WISE 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。

おわりに

Kingdee K3 WISE Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Kingdee K3 WISE データ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。

フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.kingdeek3wise as mod

cnxn = mod.connect("User=myuseraccount;Password=mypassword;URL=http://ip;AccountId=myaccountid;")

sql = "SELECT UUID, NAME FROM Account WHERE Contact = 'FALSE'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'NAME')

etl.tocsv(table2,'account_data.csv')