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au PAY マーケットデータ連携用のPython Connector ライブラリ。pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにAutify をシームレスに統合。

Python でau PAY Market 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、au PAY Market 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
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-23
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CData

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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 auPAYMarket とpetl フレームワークを使って、au PAY Market 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au PAY Market 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。au PAY Market 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au PAY Market 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au PAY Market 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.aupaymarket as mod

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

cnxn = mod.connect("ApiKey=MyApiKey;ShopId=MyShopId")

au PAY マーケットに接続するには、ShopId およびApiKey が必要です。

au PAY マーケットへのアクセスの設定

ShopId およびApiKey を取得するには、以下の手順に従ってください。

  • Wow! manager サイトにログインして、「各種お申し込み」メニューの「API利用申請」に移動します。
  • API利用規約に同意します。
  • 「APIキーの発行はこちら」をクリックします。
  • 「発行」ボタンをクリックして、API キーを生成します。
  • 「接続元IPアドレスを登録」に、対象とするIP アドレスを入力します。
  • 「登録」ボタンをクリックして、設定を保存します。

au PAY マーケットアカウントの認証

次の接続プロパティを設定して接続します。

  • ShopId:接続先のau PAY マーケットShop ID を設定。
  • ApiKey:API キーを設定。au PAY マーケットストアアカウントから取得したAPI キーです。
  • UseSandbox:Sandbox 環境に接続する場合はTrue を設定。

au PAY Market をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT ItemCode, Price FROM Items WHERE ItemCode = '99a87c0x3'"

au PAY Market 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、au PAY Market データ を取得して、Price 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,'Price')

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

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

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

cnxn = mod.connect("ApiKey=MyApiKey;ShopId=MyShopId")

sql = "SELECT ItemCode, Price FROM Items WHERE ItemCode = '99a87c0x3'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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

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