Python でBigCommerce データをETL

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BigCommerce Python Connector

BigCommerce へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにBigCommerce をシームレスに統合。



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

BigCommerce Data への接続

BigCommerce 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。

BigCommerce 認証は標準のOAuth フローに基づいています。

Store ID の取得

BigCommerce Store に接続するには、StoreId が必要です。Store Id を確認するには、以下の手順に従ってください。

  1. BigCommerce アカウントにログインします。
  2. ホームページから「Advanced Settings」->「API Accounts」 を選択します。
  3. 「Create API Account」->「Create V2/V3 API Token」をクリックします。
  4. 画面にAPI Path という名前のテキストボックスが表示されます。
  5. テキストボックス内に、次の構造のURL が表示されます:https://api.bigcommerce.com/stores/{Store Id}/v3。
  6. 上記で示したように、Store Id は'stores/' と'/v3' パスパラメータの間にあります。
  7. Store Id を取得したら、「キャンセル」 をクリックするか、まだ持っていない場合はAPI Account の作成に進むことができます。

個人用アクセストークンの取得

加えて、自分のデータをテストおよびアクセスするには、個人用トークンを取得する必要があります。個人用トークンを取得する方法は次のとおりです。

  1. BigCommerce アカウントにログインします。
  2. ホームページから「Advanced Settings」->「API Accounts」 を選択します。
  3. 「Create API Account」->「Create V2/V3 API Token」をクリックします。
  4. アカウント名を入力します。
  5. 作成するAPI Account の「OAuth Scopes」を選択します。本製品 は"None" とマークされたデータにアクセスできません。また、"read-only" とマークされたデータを変更できません。
  6. 「保存」をクリックします。

BigCommerce への認証

次に、以下を設定してデータに接続できます。
  • StoreId:API Path テキストボックスから取得したStore ID に設定。
  • OAuthAccessToken:生成したトークンに設定。
  • InitiateOAuth:OFF に設定。

CData BigCommerce 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BigCommerce 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BigCommerce 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.bigcommerce as mod

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=YourClientId; OAuthClientSecret=YourClientSecret; StoreId='YourStoreID'; CallbackURL='http://localhost:33333'InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

BigCommerce をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT FirstName, LastName FROM Customers WHERE FirstName = 'Bob'"

BigCommerce 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、BigCommerce data を取得して、LastName 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,'LastName')

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

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

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=YourClientId; OAuthClientSecret=YourClientSecret; StoreId='YourStoreID'; CallbackURL='http://localhost:33333'InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT FirstName, LastName FROM Customers WHERE FirstName = 'Bob'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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