製品をチェック

Sage 50 UK Connector の30日間無償トライアルをダウンロード

 30日間の無償トライアルへ

製品の詳細

Sage 50 UK アイコン Sage 50 UK Python Connector 相談したい

Sage 50 UK 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 50 UK をシームレスに統合。

Python でSage 50 UK データを変換・出力するETL 処理を作る方法

CData Python Connector とpetl モジュールを使って、Sage 50 UK データを変換後にCSV ファイルに吐き出すETL 処理を実装します。

加藤龍彦
ウェブデベロッパー

最終更新日:2023-09-23
sageuk ロゴ

CData

python ロゴ画像
Python ロゴ

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 Sage50UK とpetl フレームワークを使って、Sage 50 UK 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 50 UK 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 50 UK 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 50 UK 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Sage 50 UK 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.sage50uk 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 50 UK Connector からSage 50 UK への接続を行います

cnxn = mod.connect("URL=http://your-server:5493/sdata/accounts50/GCRM/your-address;User=Manager;")

Note:Sage 50 UK 2012 以降のみサポートされています。

「接続」セクションのUser およびPassword プロパティを、有効なSage 50 UK のユーザー資格情報に設定する必要があります。これらの値は、Sage 50 UK に ログインするために使用するものと同じです。

さらに、「接続」セクションのURL プロパティを、希望する会社データセットのアドレスに設定する必要がります。アドレスを取得するには、以下を行ってください:

  1. Sage 50 UK ソフトウェアを開きます。
  2. 「Tools」->「Internet Options」をクリックします。
  3. 「SData Settings」タブを選択します。
  4. 「Sage 50 Accounts」の隣にある「Details」ボタンをクリックします。会社名のリストとそれに対応するデータセットのアドレスを含むウィンドウが表示されます。
  5. URL プロパティを希望する会社の隣にあるアドレスフィールドの値に設定します。

Sage 50 UK をクエリするSQL 文の作成

Sage 50 UK にはSQL でデータアクセスが可能です。TradingAccounts エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Name, FinanceBalance FROM TradingAccounts WHERE TradingAccountUUID = 'c2ef66a5-a545-413b-9312-79a53caadbc4'"

Sage 50 UK 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、Sage 50 UK データ を取得して、FinanceBalance 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,'FinanceBalance')

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

CData Python Connector for Sage50UK を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Sage 50 UK 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

Sage 50 UK 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 50 UK 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.sage50uk as mod

cnxn = mod.connect("URL=http://your-server:5493/sdata/accounts50/GCRM/your-address;User=Manager;")

sql = "SELECT Name, FinanceBalance FROM TradingAccounts WHERE TradingAccountUUID = 'c2ef66a5-a545-413b-9312-79a53caadbc4'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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

関連コンテンツ

トライアル・お問い合わせ

30日間無償トライアルで、CData のリアルタイムデータ連携をフルにお試しいただけます。記事や製品についてのご質問があればお気軽にお問い合わせください。