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Python pandas を使ってAuthorize.Net データをビジュアライズ

CData Python Connector for Authorize.Net を使えば、Python でAuthorize.Net をpandas やその他の標準モジュールでで呼び出し、データ分析やビジュアライズが可能になります。

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。CData Python Connector for Authorize.Net は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Authorize.Net にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Authorize.Net をビジュアライズできます。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でAuthorize.Net にリアルタイムアクセスし、クエリを実行し、結果をビジュアライズする方法を説明します。

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Authorize.Net 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。Authorize.Net 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Authorize.Net 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)。

Authorize.Net データへの接続

Authorize.Net 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。

Merchant アカウントにログインして、[Security Settings]->[General Settings]ページから必要な接続値を取得できます。

  • UseSandbox:トランザクション処理に使われる&service; API。プロダクションアカウントを使用している場合、このプロパティを指定する必要はありません。開発アカウントを利用している場合には、このプロパティをTrue に設定します。
  • LoginID:ペイメントゲートウェイアカウントに紐づいているAPI ログインId。このプロパティは、利用者がウェブサイトトランザクションを送信する権限があるかを認証するために使われます。Merchant Interface にログインするときのログインId とは異なります。
  • TransactionKey:ペイメントゲートウェイアカウントに紐づいているトランザクションキー。このプロパティは、利用者がウェブサイトトランザクションを送信する権限があるかを認証するために使われます。

以下の手順に従い、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクト経由でAuthorize.Net 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、pandas & Matplotlib モジュールおよび、SQLAlchemy ツールキットをインストールします:

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートします:

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

Python でAuthorize.Net データをビジュアライズ

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Authorize.Net に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("authorizenet:///?LoginId=MyLoginId&TransactionKey=MyTransactionKey")

Authorize.Net 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 MarketType, TotalCharge FROM SettledBatchList WHERE IncludeStatistics = 'True'""", engine)

Authorize.Net データをビジュアライズ

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Authorize.Net data をグラフで表現してみます。show メソッドはグラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="MarketType", y="TotalCharge")
plt.show()

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ソースコードe

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

engine = create_engine("authorizenet:///?LoginId=MyLoginId&TransactionKey=MyTransactionKey")
df = pandas.read_sql("""SELECT MarketType, TotalCharge FROM SettledBatchList WHERE IncludeStatistics = 'True'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="MarketType", y="TotalCharge")
plt.show()
 
 
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