Python でShopify のデータを変換・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 Shopify とpetl フレームワークを使って、Shopify 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Shopify 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。Shopify 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Shopify 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Shopify のデータを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.shopify as mod

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

cnxn = mod.connect("AppId=MyAppId;Password=MyPassword;ShopUrl=https://yourshopname.myshopify.com;")

CData 製品のすべての機能を利用するには、AppId、Password、およびShopUrl 接続プロパティを指定します。

これらの値を取得するには、Shopify への接続 を参照して、CData 製品をアプリケーションとしてShopify に登録します。

Shopify をクエリするSQL 文の作成

Shopify 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 FirstName, Id FROM Customers WHERE FirstName = 'jdoe1234'"

Shopify 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、Shopify のデータ を取得して、Id 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,'Id')

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

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

おわりに

Shopify Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Shopify 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。

フルソースコード

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

cnxn = mod.connect("AppId=MyAppId;Password=MyPassword;ShopUrl=https://yourshopname.myshopify.com;")

sql = "SELECT FirstName, Id FROM Customers WHERE FirstName = 'jdoe1234'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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