Python でBigCommerce データを変換・出力するETL 処理を作る方法

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 BigCommerce とpetl フレームワークを使って、BigCommerce 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BigCommerce 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。BigCommerce 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）。

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 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。

パーソナル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。CData 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

• 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。

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 データ のETL 処理

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、BigCommerce データ 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 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。

おわりに

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 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。

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')