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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 Acumatica とpetl フレームワークを使って、Acumatica 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Acumatica 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。Acumatica 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Acumatica 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.acumatica as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Acumatica Connector からAcumatica への接続を行います
cnxn = mod.connect("Url = https://try.acumatica.com/ISV/entity/Default/17.200.001/;User=user;Password=password;Company=CompanyName;")
Acumatica に接続するには、次の接続プロパティを設定してください。
詳細については、CData ドライバードキュメントの「はじめに」を参照してください。
Acumatica にはSQL でデータアクセスが可能です。Events エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, location_displayname FROM Events WHERE Id = '1'"
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、Acumatica データ を取得して、location_displayname 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,'location_displayname') etl.tocsv(table2,'events_data.csv')
CData Python Connector for Acumatica を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Acumatica 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。
Acumatica Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Acumatica 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。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.acumatica as mod cnxn = mod.connect("Url = https://try.acumatica.com/ISV/entity/Default/17.200.001/;User=user;Password=password;Company=CompanyName;") sql = "SELECT Id, location_displayname FROM Events WHERE Id = '1'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'location_displayname') etl.tocsv(table2,'events_data.csv')