Python でQuickBooks Online 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 QuickBooksOnline とpetl フレームワークを使って、QuickBooks Online 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QuickBooks Online 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。QuickBooks Online 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 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、CData 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。CData 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。

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 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、QuickBooks Online データ 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 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

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 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.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')