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WooCommerce 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WooCommerce をシームレスに統合。

Python でWooCommerce 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、WooCommerce 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
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CData

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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 WooCommerce とpetl フレームワークを使って、WooCommerce 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WooCommerce 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。WooCommerce 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WooCommerce 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WooCommerce 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.woocommerce as mod

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

cnxn = mod.connect("Url=https://example.com/; ConsumerKey=ck_ec52c76185c088ecaa3145287c8acba55a6f59ad; ConsumerSecret=cs_9fde14bf57126156701a7563fc87575713c355e5; InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

WooCommerce は、one-legged OAuth1.0 認証と通常のOAuth2.0 認証をサポートします。

one-legged OAuth 1.0 認証を使って接続する

次のプロパティを指定してください(NOTE:次の資格情報はWooCommerce の設定ページで生成されるもので、WordPress OAuth2.0 プラグインで生成されるものとは異なります)。

  • ConsumerKey
  • ConsumerSecret

WordPress OAuth 2.0 認証を使って接続する

プラグインを設定した後、 次の接続プロパティを指定することでWooCommerce に接続できます。

  • OAuthClientId
  • OAuthClientSecret
  • CallbackURL
  • InitiateOAuth - GETANDREFRESH または REFRESH のどちらかに設定してください

どちらの場合方法でも、Url プロパティをWooCommerce インスタンスのURL に設定する必要があります。

WooCommerce をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT ParentId, Total FROM Orders WHERE ParentId = '3'"

WooCommerce 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、WooCommerce データ を取得して、Total 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,'Total')

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

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

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

cnxn = mod.connect("Url=https://example.com/; ConsumerKey=ck_ec52c76185c088ecaa3145287c8acba55a6f59ad; ConsumerSecret=cs_9fde14bf57126156701a7563fc87575713c355e5; InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT ParentId, Total FROM Orders WHERE ParentId = '3'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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

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