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Stripe Python Connector 相談したいStripe 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Stripe 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 Stripe とpetl フレームワークを使って、Stripe 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Stripe 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。Stripe 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Stripe 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.stripe as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Stripe Connector からStripe への接続を行います
cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
Stripe はOAuth 認証標準を利用しています。OAuth を使って認証するには、アプリケーションを作成してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得しなければなりません。認証方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。
Stripe 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 Email, Discount FROM Customers WHERE Delinquent = 'False'"
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、Stripe データ を取得して、Discount 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,'Discount') etl.tocsv(table2,'customers_data.csv')
CData Python Connector for Stripe を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Stripe 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。
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import petl as etl import pandas as pd import cdata.stripe as mod cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT Email, Discount FROM Customers WHERE Delinquent = 'False'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Discount') etl.tocsv(table2,'customers_data.csv')