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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 EpicorKinetic とpetl フレームワークを使って、Epicor Kinetic 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Epicor Kinetic 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。Epicor Kinetic 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Epicor Kinetic 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.epicorkinetic as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Epicor Kinetic Connector からEpicor Kinetic への接続を行います
cnxn = mod.connect("Service=Erp.BO.CustomerSvc;ERPInstance=MyInstance;URL=https://myaccount.epicorsaas.com;User=username;Password=password;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
ERP インスタンスに接続するには、次の接続プロパティを指定してください。
また、オプションで次の接続プロパティを指定することもできます。
Epicor Kinetic 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 CustNum, Company FROM Customers WHERE CompanyName = 'CompanyName'"
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、Epicor Kinetic のデータ を取得して、Company 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,'Company') etl.tocsv(table2,'customers_data.csv')
CData Python Connector for EpicorKinetic を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Epicor Kinetic 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。
Epicor Kinetic Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Epicor Kinetic 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.epicorkinetic as mod cnxn = mod.connect("Service=Erp.BO.CustomerSvc;ERPInstance=MyInstance;URL=https://myaccount.epicorsaas.com;User=username;Password=password;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT CustNum, Company FROM Customers WHERE CompanyName = 'CompanyName'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Company') etl.tocsv(table2,'customers_data.csv')