ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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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 PayPal とpetl フレームワークを使って、PayPal 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PayPal 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。PayPal 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PayPal 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.paypal as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData PayPal Connector からPayPal への接続を行います
cnxn = mod.connect("Schema=SOAP;Username=sandbox-facilitator_api1.test.com;Password=xyz123;Signature=zx2127;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
CData 製品は、2つのPayPal API のテーブルを表示します。API は異なる認証方法を使用します。
必要なAPI 資格情報の取得については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
使用するAPI を選択するには、Schema プロパティをREST またはSOAP に設定します。デフォルトでは、SOAP スキーマが使われます。
テスト目的では、UseSandbox をtrue に設定してSandbox 資格情報を使用できます。
PayPal にはSQL でデータアクセスが可能です。Transactions エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Date, GrossAmount FROM Transactions WHERE TransactionClass = 'Received'"
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、PayPal データ を取得して、GrossAmount 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,'GrossAmount') etl.tocsv(table2,'transactions_data.csv')
CData Python Connector for PayPal を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、PayPal 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。
PayPal Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、PayPal 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.paypal as mod cnxn = mod.connect("Schema=SOAP;Username=sandbox-facilitator_api1.test.com;Password=xyz123;Signature=zx2127;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT Date, GrossAmount FROM Transactions WHERE TransactionClass = 'Received'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'GrossAmount') etl.tocsv(table2,'transactions_data.csv')