Python でSquare データをETL

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Square Python Connector

Square 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Square をシームレスに統合。



CData Python Connector for Square を使って、Python petl でSquare data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。

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 Square とpetl フレームワークを使って、Square に連携するPython アプリや、Square データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。

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Square 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。Square 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Square 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)。

Square Data への接続

Square 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。

Square uses the OAuth authentication standard. To authenticate using OAuth, you will need to register an app with Square to obtain the OAuthClientId, OAuthClientSecret, and CallbackURL. See the "Getting Started" chapter of the help documentation for a guide to using OAuth.

Additionally, you must specify the LocationId. You can retrieve the Ids for your Locations by querying the Locations table. Alternatively, you can set the LocationId in the search criteria of your query.

CData Square Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトでSquare にアクセスします。

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Square 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.square as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Square Connector からSquare への接続を行います

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyAppId;OAuthClientSecret=MyAppSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;LocationId=MyDefaultLocation;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Square をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Reason, RefundedMoneyAmount FROM Refunds WHERE Type = 'FULL'"

Square Data のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract(取得)、Transform(加工)、Load(ロード)を組みます。この例では、Square data を取得して、RefundedMoneyAmount 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,'RefundedMoneyAmount')

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

CData Python Connector for Square を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Square data 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。

製品の無償トライアル情報

Square Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Square data 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.square as mod

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyAppId;OAuthClientSecret=MyAppSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;LocationId=MyDefaultLocation;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT Reason, RefundedMoneyAmount FROM Refunds WHERE Type = 'FULL'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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