Python でLohaco データをETL

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Lohaco Python Connector

Lohaco 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 Lohaco を使って、Python petl でLohaco 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 Lohaco とpetl フレームワークを使って、Lohaco に連携するPython アプリや、Lohaco 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Lohaco 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。Lohaco 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Lohaco 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)。

Lohaco Data への接続

Lohaco 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。

Lohaco に接続する場合は、 SellerId、SSLClientCert、およびSSLClientCertType が必要です。

Lohaco へのアクセスの設定

SellerId、SSLClientCert、およびSSLClientCertType を取得するには、以下の手順に従ってください。

  • 「API 認証について」を参照して公開鍵と秘密鍵を生成します。
  • Lohaco ストアクリエイターにログインして、[設定]メニューの[証明書設定]に移動します。
  • [証明書を登録]をクリックして[公開鍵]、[許可IPアドレス]、[有効期限]を入力します。

Lohaco アカウントの認証

次の接続プロパティを設定して接続します。

  • SellerId:接続先のLohaco Store ID を設定。
  • SSLClientCert:プライベートキーのファイルパスを設定。
  • SSLClientCertType:値"PEMKEY_FILE" を設定。

CData Lohaco 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Lohaco 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Lohaco 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.lohaco as mod

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

cnxn = mod.connect("SellerId=MySellerId;SSlClientCert=C:\private.pem;SSLClientCertType=PEMKEY_FILE;")

Lohaco をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT ItemCd, Price FROM Items WHERE ItemCd = '99a87c0x3'"

Lohaco 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、Lohaco data 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,'items_data.csv')

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

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

cnxn = mod.connect("SellerId=MySellerId;SSlClientCert=C:\private.pem;SSLClientCertType=PEMKEY_FILE;")

sql = "SELECT ItemCd, Price FROM Items WHERE ItemCd = '99a87c0x3'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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