ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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Sage 200 Python Connector 相談したいSage 200 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Sage 200 をシームレスに統合。
CData
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 Sage200 とpetl フレームワークを使って、Sage 200 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Sage 200 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。Sage 200 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Sage 200 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)。
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
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.sage200 as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Sage 200 Connector からSage 200 への接続を行います
cnxn = mod.connect("SubscriptionKey=12345;Schema=StandardUK;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
Sage 200 にはSQL でデータアクセスが可能です。Banks エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, Code FROM Banks WHERE Code = '12345'"
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、Sage 200 データ を取得して、Code 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,'Code') etl.tocsv(table2,'banks_data.csv')
CData Python Connector for Sage200 を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Sage 200 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。
Sage 200 Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Sage 200 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。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.sage200 as mod cnxn = mod.connect("SubscriptionKey=12345;Schema=StandardUK;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT Id, Code FROM Banks WHERE Code = '12345'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Code') etl.tocsv(table2,'banks_data.csv')