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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 DynamicsGP とpetl フレームワークを使って、Dynamics GP のデータに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Dynamics GP のデータ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。Dynamics GP 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)。
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
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;")
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。
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'"
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、Dynamics GP のデータ 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 DynamicsGP を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Dynamics GP のデータ 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。
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 のデータ 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。
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')