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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 WaveFinancial とpetl フレームワークを使って、Wave Financial 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Wave Financial 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。Wave Financial 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Wave Financial 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.wavefinancial as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Wave Financial Connector からWave Financial への接続を行います
cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
Wave Financial は、データに接続する手段として、API トークンを指定する方法とOAuth 認証情報を使用する方法の2つを提供しています。
ヘルプドキュメントでは、以下の3つの一般的な認証フローでのWave Financial への認証について詳しく説明しています。
カスタムOAuth アプリケーションの作成についての情報と、組み込みOAuth 認証情報を持つ認証フローでもカスタムOAuth アプリケーションを作成したほうがよい場合の説明については、ヘルプドキュメント の「カスタムOAuth アプリケーションの作成」セクションを参照してください。
Wave Financial にはSQL でデータアクセスが可能です。Invoices エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, DueDate FROM Invoices WHERE Status = 'SENT'"
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、Wave Financial のデータ を取得して、DueDate 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,'DueDate') etl.tocsv(table2,'invoices_data.csv')
CData Python Connector for WaveFinancial を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Wave Financial 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。
Wave Financial Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Wave Financial 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.wavefinancial as mod cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT Id, DueDate FROM Invoices WHERE Status = 'SENT'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'DueDate') etl.tocsv(table2,'invoices_data.csv')