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QuickBooks Online Python Connector

QuickBooks Online へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにQuickBooks Online をシームレスに統合。

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Python でQuickBooks Online データをETL


CData Python Connector for QuickBooksOnline を使って、Python petl でQuickBooks Online data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。


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Python

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

QuickBooks Online Data への接続

QuickBooks Online 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。

QuickBooks Online への接続にはOAuth 認証標準を使います。Embedded Credentials を使用すると、接続プロパティを設定せずに接続できます。接続すると、本製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えるだけです。本製品がOAuth プロセスを完了します。

詳細はヘルプドキュメントを参照してください。

CData QuickBooks Online 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QuickBooks Online 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QuickBooks Online 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.quickbooksonline as mod

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

cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

QuickBooks Online をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT DisplayName, Balance FROM Customers WHERE FullyQualifiedName = 'Cook, Brian'"

QuickBooks Online 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、QuickBooks Online data を取得して、Balance 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,'Balance')

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

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

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

cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT DisplayName, Balance FROM Customers WHERE FullyQualifiedName = 'Cook, Brian'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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