Python でe-Sales Manager データをETL

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e-Sales Manager Python Connector

e-Sales Manager データ連携用のPython Connector ライブラリ。pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにAutify をシームレスに統合。



CData Python Connector for e-Sales Manager を使って、Python petl でe-Sales Manager data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。

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。CData Python Connector for e-Sales Manager とpetl フレームワークを使って、e-Sales Manager に連携するPython アプリや、e-Sales Manager データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。

CData Python Connector は、ビルトインされた効率的なデータプロセスにより、リアルタイムe-Sales Manager data データにPython からアクセスし、高いパフォーマンスと接続性を発揮します。e-Sales Manager に複雑なクエリを投げる際に、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e-Sales Manager 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込まれたSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(特にJOIN やSQL 関数など)。

e-Sales Manager Data への接続

e-Sales Manager data への連携は、RDB ソースへのアクセスと同感覚で行うことができます。必要な接続プロパティを使って接続文字列を作成します。本記事では、接続文字列をcreate_engine 関数のパラメータとして送ります。

e セールスマネージャー Remix に接続するには、User、Passowrd、URL、TenantId パラメータが必要です。

  • User:API を実行するためのログインユーザーのユーザーID。
  • Password:API を実行するためのログインユーザーのユーザーパスワード
  • URL:e-Sales Manager Remix エンドポイントへのURL。例:https://XXX.softbrain.co.jp
  • TenantId:e-Sales Manager Remix テナント名のTenantd。例:cdata

CData e-Sales Manager Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトでe-Sales Manager にアクセスします。

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e-Sales Manager 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.esalesmanager as mod

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

cnxn = mod.connect("User=MyUsername;Password=MyPassword;URL=MyInstanceURL;TenantId=MyTenantId;")

e-Sales Manager をクエリするSQL 文の作成

e-Sales Manager にはSQL でデータアクセスが可能です。Customer エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Name, Address FROM Customer WHERE Address = 'CustomerAddress'"

e-Sales Manager Data のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract(取得)、Transform(加工)、Load(ロード)を組みます。この例では、e-Sales Manager data を取得して、Address 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,'Address')

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

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

製品の無償トライアル情報

e-Sales Manager Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、e-Sales Manager data 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.esalesmanager as mod

cnxn = mod.connect("User=MyUsername;Password=MyPassword;URL=MyInstanceURL;TenantId=MyTenantId;")

sql = "SELECT Name, Address FROM Customer WHERE Address = 'CustomerAddress'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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