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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 TaxJar とpetl フレームワークを使って、TaxJar 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TaxJar 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。TaxJar 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TaxJar 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.taxjar as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData TaxJar Connector からTaxJar への接続を行います
cnxn = mod.connect("APIKey=3bb04218ef8t80efdf1739abf7257144;")
TaxJar API への認証には、まず初めにTaxJar UI からAPI キーを取得する必要があります。
NOTE:API の利用は、Professional およびPremium TaxJar プランでのみ可能です。
すでにProfessional またはPremium プランをお持ちの方は、TaxJar UI にログインして、「アカウント」->「TaxJar API」に移動するとAPI キーを確認することができます。 API キーを取得したら、APIKey 接続プロパティに設定できます。
TaxJar にはSQL でデータアクセスが可能です。Orders エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT TransactionID, UserID FROM Orders WHERE TransactionID = '123'"
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、TaxJar のデータ を取得して、UserID 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,'UserID') etl.tocsv(table2,'orders_data.csv')
CData Python Connector for TaxJar を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、TaxJar 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。
TaxJar Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、TaxJar 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.taxjar as mod cnxn = mod.connect("APIKey=3bb04218ef8t80efdf1739abf7257144;") sql = "SELECT TransactionID, UserID FROM Orders WHERE TransactionID = '123'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'UserID') etl.tocsv(table2,'orders_data.csv')