Python pandas を使ってAdobe Commerce のデータを可視化・分析する方法

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ライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for AdobeCommerce は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Adobe Commerce にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Adobe Commerce のデータの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でAdobe Commerce にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

1. Adobe Commerce をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
2. pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにAdobe Commerce のデータを連携
3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてAdobe Commerce の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。

以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でAdobe Commerce にアクセスします。

必要なライブラリのインストール

pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

次にライブラリをインポートします。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でAdobe Commerce のデータを可視化

次は接続文字列を作成してAdobe Commerce に接続します。create_engine 関数を使って、Adobe Commerce に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。

engine = create_engine("adobecommerce:///?OAuthClientId=MyConsumerKey&OAuthClientSecret=MyConsumerSecret&CallbackURL=http://127.0.0.1:33333&Url=https://myadobecommercehost.com&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Adobe Commerce はOAuth 1 認証標準を使用します。Adobe Commerce REST API に接続するには、Adobe Commerce システムにアプリを登録してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティの値を取得する必要があります。 OAuth 値を取得して接続するには、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

また、Adobe Commerce システムへのURL を提供する必要があります。URL は、Adobe Commerce REST API を顧客として使用しているか管理者として使用しているかによって異なります。

• Customer: Adobe Commerce を顧客として使用するには、事前にAdobe Commerce のホームページで顧客アカウントを作成します。これを行うには、「アカウント」->「登録」をクリックします。それからURL 接続プロパティをAdobe Commerce システムのエンドポイントに設定します。

• Administrator: Adobe Commerce を管理者として使用するには、代わりにCustomAdminPath を設定します。この値は、「Admin」メニューの「Advanced」設定で取得できます。「System」->「Configuration」->「Advanced」->「Admin」->「Admin Base URL」を選択することでアクセスできます。

  このページ上の「Use Custom Admin Path」設定がYES に設定されている場合、値は「Custom Admin Path」テキストボックス内にあります。それ以外の場合は、CustomAdminPath 接続プロパティをデフォルト値の"admin" に設定します。

Adobe Commerce にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT Name, Price FROM Products WHERE Style = 'High Tech'""", engine)

Adobe Commerce のデータを可視化

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Adobe Commerce のデータをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="Name", y="Price")
plt.show()

Adobe Commerce からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。

日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。

ソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("adobecommerce:///?OAuthClientId=MyConsumerKey&OAuthClientSecret=MyConsumerSecret&CallbackURL=http://127.0.0.1:33333&Url=https://myadobecommercehost.com&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, Price FROM Products WHERE Style = 'High Tech'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Name", y="Price")
plt.show()