Python でPonparemall 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 Ponparemall とpetl フレームワークを使って、Ponparemall 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Ponparemall 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。Ponparemall 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Ponparemall 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Ponparemall 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.ponparemall as mod

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

cnxn = mod.connect("InventoryUserId=Inventory UserId;InventoryPassword=Invetory Password;")

Ponparemall に接続するには、ShopUrl、InventoryUserId、InventoryPassword、OrderUserId、OrderPassword、PaymentUserId、およびPaymentPassword が必要です。

Ponparemall へのアクセスの設定

Ponparemall には各API のId とPassword が必要です。取得するには、以下の手順に従ってください。

• Ponparemall Manager にログインし、メニューの「各種申請」の「WebAPI利用申請」をクリックします。
• Web API メニューの「WebAPIサービス利用申請」をクリックし、利用申請を行います。
• 後日、Ponparemall から必要なId とPassword が送られてきます。

Ponparemall 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。

• ShopUrl：接続先のPonparemall Shop URL を設定。「http://storetst4.ponparemall.com/sample/」に含まれる「sample」の部分を入力します。
• InventoryUserId：「在庫API」のユーザID を設定。このプロパティは、Inventory テーブルにアクセスする場合に必要です。
• InventoryPassword：「在庫API」のパスワードを設定。このプロパティは、Inventory テーブルにアクセスする場合に必要です。
• OrderUserId：「受注API」のユーザID を設定。このプロパティは、Orders テーブルにアクセスする場合に必要です。
• OrderPassword：「受注API」のパスワードを設定。このプロパティは、Orders テーブルにアクセスする場合に必要です。
• PaymentUserId：「決済API」のユーザID を設定。このプロパティは、Payments テーブルにアクセスする場合に必要です。
• PaymentPassword：「決済API」のパスワードを設定。このプロパティは、Payments テーブルにアクセスする場合に必要です。

Ponparemall をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT OrderNumber, OrderStatus FROM Orders WHERE DateRangeSearchColumn = '2'"

Ponparemall 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、Ponparemall データ を取得して、OrderStatus 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,'OrderStatus')

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

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

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

cnxn = mod.connect("InventoryUserId=Inventory UserId;InventoryPassword=Invetory Password;")

sql = "SELECT OrderNumber, OrderStatus FROM Orders WHERE DateRangeSearchColumn = '2'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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