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SQLAlchemy ORM を使って、Python でShopify データに連携

CData Python Connector for Shopify を使って、Python アプリケーションおよびスクリプトからSQLAlchemy 経由でShopify にOR マッピング可能に。

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。CData Python Connector for Shopify は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Shopify にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Shopify data をビジュアライズできます。 本記事では、SQLAlchemy でShopify に連携して、データを取得、、更新、挿入、削除 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Shopify data 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。Shopify 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Shopify 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)。

Shopify Data への接続

Shopify data への連携は、RDB ソースへのアクセスと同感覚で行うことができます。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。

本製品のすべての機能を利用するには、AppId、Password、およびShopUrl 接続プロパティを指定します。

これらの値を取得するには、Shopify への接続 を参照して、本製品をアプリケーションとしてShopify に登録します。

以下の手順でSQLAlchemy をインストールして、Python オブジェクトからShopify に接続します。

必要なモジュールのインストールs

pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします:

pip install sqlalchemy

モジュールのインポートを忘れずに行います:

import sqlalchemy

Python でShopify Data をモデル化します

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Shopify data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("shopify///?AppId=MyAppId&Password=MyPassword&ShopUrl=https://yourshopname.myshopify.com")

Shopify Data のマッピングクラスの宣言

接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、Customers テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド(カラム)を定義します。

base = declarative_base()
class Customers(base):
	__tablename__ = "Customers"
	FirstName = Column(String,primary_key=True)
	Id = Column(String)
	...

Shopify Data をクエリ

マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。

query メソッドを使う

engine = create_engine("shopify///?AppId=MyAppId&Password=MyPassword&ShopUrl=https://yourshopname.myshopify.com")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Customers).filter_by(FirstName="jdoe1234"):
	print("FirstName: ", instance.FirstName)
	print("Id: ", instance.Id)
	print("---------")

ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。

execute メソッドを使う

Customers_table = Customers.metadata.tables["Customers"]
for instance in session.execute(Customers_table.select().where(Customers_table.c.FirstName == "jdoe1234")):
	print("FirstName: ", instance.FirstName)
	print("Id: ", instance.Id)
	print("---------")

より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。

Shopify Data の挿入(INSERT)

Shopify data への挿入には、マップされたクラスのインスタンスを定義し、アクティブな session に追加します。commit 関数を呼び出して、Shopify にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Customers(FirstName="placeholder", FirstName="jdoe1234")
session.add(new_rec)
session.commit()

Shopify Data を更新(UPDATE)

Shopify data の更新には、更新するレコードをフィルタクエリとともにフェッチします。そして、フィールドの値を変更し、セッションでcommit 関数を呼んで、Shopify にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Customers).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.FirstName = "jdoe1234"
session.commit()

Shopify Data を削除(DELETE)

Shopify data の削除には、フィルタクエリと一緒に対象となるレコードをフェッチします。そして、アクティブsession でレコードを削除し、セッションでcommit 関数を呼び出して、該当するレコードの削除を実行します。

deleted_rec = session.query(Customers).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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