今すぐお試しください!

製品の詳細CData Python Connector for Acumatica を確認して、無償評価版をダウンロード:

今すぐダウンロード

Python でAcumatica データをETL

CData Python Connector for Acumatica を使って、Python petl でAcumatica 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 Acumatica とpetl フレームワークを使って、Acumatica に連携するPython アプリや、Acumatica 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Acumatica 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。Acumatica 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)。

Acumatica Data への接続

Acumatica 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。

Set the following connection properties to connect to Acumatica:

  • User: Set this to your username.
  • Password: Set this to your password.
  • Company: Set this to your company.
  • Url: Set this to your Acumatica URL, in the format http://{Acumatica ERP instance URL}/entity/{Endpoint name}/{Endpoint version}/.
    For example: https://acumatica.com/entity/Default/17.200.001/

See the Getting Started guide in the CData driver documentation for more information.

CData Acumatica 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Acumatica 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Acumatica 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.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 をクエリするSQL 文の作成

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'"

Acumatica 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、Acumatica data 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 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

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 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.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')
 
 
ダウンロード