Python でQuickBooks POS 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 QuickBooksPOS とpetl フレームワークを使って、QuickBooks POS 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 POS 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 POS 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 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 POS 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.quickbookspos 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 POS Connector からQuickBooks POS への接続を行います

cnxn = mod.connect("")

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。

CData 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。

QuickBooks POS をクエリするSQL 文の作成

QuickBooks POS 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 ListId, AccountLimit FROM Customers WHERE LastName = 'Cook'"

QuickBooks POS 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 POS データ を取得して、AccountLimit 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,'AccountLimit')

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

CData Python Connector for QuickBooksPOS を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、QuickBooks POS 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 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 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.quickbookspos as mod

cnxn = mod.connect("")

sql = "SELECT ListId, AccountLimit FROM Customers WHERE LastName = 'Cook'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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