Python pandas を使ってQuickBooks POS データをビジュアライズ

こんにちは！コンテンツスペシャリストの古川です。Python エコシステムには多くのライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for QuickBooksPOS は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで QuickBooks POS にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、QuickBooks POS データの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でQuickBooks POS にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果をビジュアライズする方法を説明します。

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 POS 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 POS 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 POS 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 POS データへの接続

まずは、右側のサイドバーからCData Pytthon Connector の無償トライアルをダウンロード・インストールしてください。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。

ローカルQuickBooks インスタンスに接続する場合は、接続プロパティを設定する必要はありません。

本製品 はリモートコネクタ経由でQuickBooks にリクエストを作成します。リモートコネクタはQuickBooks POS と同じマシン上で動作し、軽量の組み込みWeb サーバーを介して接続を受け入れます。サーバーはSSL/TLS をサポートし、ユーザーにリモートマシンからのセキュアな接続を可能にします。

初めて接続するときは、リモートコネクタをQuickBooks POS で認可する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でQuickBooks POS にアクセスします。

必要なライブラリのインストール

pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

次にライブラリをインポートします。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でQuickBooks POS データをビジュアライズ

次は接続文字列を作成してQuickBooks POS に接続します。create_engine 関数を使って、QuickBooks POS に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。

engine = create_engine("quickbookspos:///?")

QuickBooks POS にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT ListId, AccountLimit FROM Customers WHERE LastName = 'Cook'""", engine)

QuickBooks POS データをビジュアライズ

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、QuickBooks POS データをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="ListId", y="AccountLimit")
plt.show()

製品の無償トライアル情報

QuickBooks POS 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 POS 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。

ソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("quickbookspos:///?")
df = pandas.read_sql("""SELECT ListId, AccountLimit FROM Customers WHERE LastName = 'Cook'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="ListId", y="AccountLimit")
plt.show()