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GMO MakeShop Python Connector 相談したいGMO MakeShop 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
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 GMOMakeShop とpetl フレームワークを使って、GMO MakeShop 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GMO MakeShop 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。GMO MakeShop 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GMO MakeShop 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.gmomakeshop as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData GMO MakeShop Connector からGMO MakeShop への接続を行います
cnxn = mod.connect("ShopId=MyShopId;ProductsAccessCode=MyProductsAccessCode;MembersAccessCode=MyMembersAccessCode;OrdersAccessCode=MyOrdersAccessCode;")
GMO MakeShop に接続するには、MembersAccessCode、OrdersAccessCode、ProductsAccessCode、およびShopId が必要です。
MembersAccessCode、OrdersAccessCode、ProductsAccessCode、およびShopId を取得するには、以下の手順に従ってください。
次の接続プロパティを設定して接続します。
GMO MakeShop にはSQL でデータアクセスが可能です。Products エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT BrandCode, Price FROM Products WHERE BrandCode = '99a87c0x3'"
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、GMO MakeShop データ を取得して、Price 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,'Price') etl.tocsv(table2,'products_data.csv')
CData Python Connector for GMOMakeShop を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、GMO MakeShop 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。
GMO MakeShop Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、GMO MakeShop 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.gmomakeshop as mod cnxn = mod.connect("ShopId=MyShopId;ProductsAccessCode=MyProductsAccessCode;MembersAccessCode=MyMembersAccessCode;OrdersAccessCode=MyOrdersAccessCode;") sql = "SELECT BrandCode, Price FROM Products WHERE BrandCode = '99a87c0x3'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Price') etl.tocsv(table2,'products_data.csv')