Python でOdoo データをETL

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

Odoo Data への接続

Odoo 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。

接続するには、Url を有効なOdoo サイトに設定し、User およびPassword を接続するユーザーの接続の詳細に設定し、Database をOdoo データベースに設定します。

CData Odoo 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Odoo 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Odoo 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.odoo as mod

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

cnxn = mod.connect("User=MyUser;Password=MyPassword;URL=http://MyOdooSite/;Database=MyDatabase;")

Odoo をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT name, email FROM res_users WHERE id = '1'"

Odoo 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、Odoo data を取得して、email 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,'email')

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

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

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

cnxn = mod.connect("User=MyUser;Password=MyPassword;URL=http://MyOdooSite/;Database=MyDatabase;")

sql = "SELECT name, email FROM res_users WHERE id = '1'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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