Python でAdobe Commerce 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 AdobeCommerce とpetl フレームワークを使って、Adobe Commerce 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Adobe Commerce 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。Adobe Commerce 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Adobe Commerce 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Adobe Commerce 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.adobecommerce as mod

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyConsumerKey;OAuthClientSecret=MyConsumerSecret;CallbackURL=http://127.0.0.1:33333;Url=https://myadobecommercehost.com;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Adobe Commerce はOAuth 1 認証標準を使用します。Adobe Commerce REST API に接続するには、Adobe Commerce システムにアプリを登録してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティの値を取得する必要があります。 OAuth 値を取得して接続するには、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

また、Adobe Commerce システムへのURL を提供する必要があります。URL は、Adobe Commerce REST API を顧客として使用しているか管理者として使用しているかによって異なります。

• Customer: Adobe Commerce を顧客として使用するには、事前にAdobe Commerce のホームページで顧客アカウントを作成します。これを行うには、「アカウント」->「登録」をクリックします。それからURL 接続プロパティをAdobe Commerce システムのエンドポイントに設定します。

• Administrator: Adobe Commerce を管理者として使用するには、代わりにCustomAdminPath を設定します。この値は、「Admin」メニューの「Advanced」設定で取得できます。「System」->「Configuration」->「Advanced」->「Admin」->「Admin Base URL」を選択することでアクセスできます。

  このページ上の「Use Custom Admin Path」設定がYES に設定されている場合、値は「Custom Admin Path」テキストボックス内にあります。それ以外の場合は、CustomAdminPath 接続プロパティをデフォルト値の"admin" に設定します。

Adobe Commerce をクエリするSQL 文の作成

Adobe Commerce 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 Name, Price FROM Products WHERE Style = 'High Tech'"

Adobe Commerce 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、Adobe Commerce 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 AdobeCommerce を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Adobe Commerce 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

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyConsumerKey;OAuthClientSecret=MyConsumerSecret;CallbackURL=http://127.0.0.1:33333;Url=https://myadobecommercehost.com;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT Name, Price FROM Products WHERE Style = 'High Tech'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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