Python でFreshBooks 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 FreshBooks とpetl フレームワークを使って、FreshBooks 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FreshBooks 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。FreshBooks 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FreshBooks 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FreshBooks 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.freshbooks as mod

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

cnxn = mod.connect("CompanyName=CData;Token=token;")

FreshBooks はOAuth 認証標準を利用しています。OAuth を使って認証するには、アプリケーションを作成してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得しなければなりません。

詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

FreshBooks をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Username, Credit FROM Clients WHERE Email = 'Captain Hook'"

FreshBooks 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、FreshBooks データ を取得して、Credit 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,'Credit')

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

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

FreshBooks Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、FreshBooks 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.freshbooks as mod

cnxn = mod.connect("CompanyName=CData;Token=token;")

sql = "SELECT Username, Credit FROM Clients WHERE Email = 'Captain Hook'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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