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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 API とpetl フレームワークを使って、楽楽明細 のデータに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楽楽明細 のデータ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。楽楽明細 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 処理を直接楽楽明細 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.api as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData 楽楽明細 Connector から楽楽明細 への接続を行います
cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\RakurakuMeisai.apip;ProfileSettings='APIKey=my_api_key;Account=my_account_name;Domain=my_domain_name;'InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
「楽楽明細API キー」、「ドメイン」、「アカウント」を入力することで、楽楽明細に接続できます。API キーは、楽楽明細のユーザー設定ページで生成できます。ドメインとアカウントは、ご利用の環境のURL から見つけることができます。これらのプロパティを取得したら、ProfileSettings 接続プロパティに設定してください。
次に、プロファイルをダウンロードしてドライバーがアクセス可能な場所に配置します。こちらからプロファイルをダウンロードして、「C:/profiles/」 などに設置してください。
楽楽明細 にはSQL でデータアクセスが可能です。Customers エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT CustomerName, EmailAddress FROM Customers WHERE CustomerCode = '1'"
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、楽楽明細 のデータ を取得して、EmailAddress 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,'EmailAddress') etl.tocsv(table2,'customers_data.csv')
CData Python Connector for API を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、楽楽明細 のデータ 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。
楽楽明細 Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、楽楽明細 のデータ 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。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.api as mod cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\RakurakuMeisai.apip;ProfileSettings='APIKey=my_api_key;Account=my_account_name;Domain=my_domain_name;'InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT CustomerName, EmailAddress FROM Customers WHERE CustomerCode = '1'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'EmailAddress') etl.tocsv(table2,'customers_data.csv')