Python でDynamics GP データをETL

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Dynamics GP Python Connector

Dynamics GP 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Dynamics GP をシームレスに統合。

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

Dynamics GP Data への接続

Dynamics GP 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。

認証するには、User およびPassword 接続プロパティを設定します。

接続するには、Url をWeb サービスのエンドポイントに設定します。例えば、http://{servername}:{port}/Dynamics/GPService です。さらに、CompanyId を設定します。この値は組織のセットアップウィンドウで「ツール」->「設定」->「組織」をクリックして取得できます。

デフォルトでデータサマリを返し、パフォーマンスを節約します。Line items などの詳細を返すには、LookupIds をtrue に設定します。ただしエンティティは一度に一つずつ返される必要があります。

CData Dynamics GP 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Dynamics GP 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Dynamics GP 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.dynamicsgp as mod

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

cnxn = mod.connect("CompanyId=mycompanyId;user=myuser;password=mypassword;URL= http://{servername}:{port}/Dynamics/GPService;")

Dynamics GP をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT CustomerName, TotalAmount FROM SalesInvoice WHERE CustomerName = 'Bob'"

Dynamics GP 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、Dynamics GP data を取得して、TotalAmount 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,'TotalAmount')

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

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

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

cnxn = mod.connect("CompanyId=mycompanyId;user=myuser;password=mypassword;URL= http://{servername}:{port}/Dynamics/GPService;")

sql = "SELECT CustomerName, TotalAmount FROM SalesInvoice WHERE CustomerName = 'Bob'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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