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Python pandas を使ってFedEx データをビジュアライズ

CData Python Connector for FedEx を使えば、Python でFedEx をpandas やその他の標準モジュールでで呼び出し、データ分析やビジュアライズが可能になります。

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。CData Python Connector for FedEx は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで FedEx にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、FedEx をビジュアライズできます。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でFedEx にリアルタイムアクセスし、クエリを実行し、結果をビジュアライズする方法を説明します。

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FedEx 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。FedEx 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FedEx 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)。

FedEx データへの接続

FedEx 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。

There are five pieces of information needed in order to authenticate its actions with the FedEx service. This information is below.

  • Server: This controls the URL where the requests should be sent. Common testing options for this are: "https://gatewaybeta.fedex.com:443/xml", "https://wsbeta.fedex.com:443/xml", "https://gatewaybeta.fedex.com:443/web-service", and "https://wsbeta.fedex.com:443/web-service"
  • DeveloperKey: This is the identifier part of the authentication key for the sender's identity. This value will be provided to you by FedEx after registration.
  • Password: This is the secret part of the authentication key for the sender's identity. This value will be provided to you by FedEx after registration.
  • AccountNumber: This valid 9-digit FedEx account number is used for logging into the FedEx server.
  • MeterNumber: This value is used for submitting requests to FedEx. This value will be provided to you by FedEx after registration.
  • PrintLabelLocation: This property is required if one intends to use the GenerateLabels or GenerateReturnLabels stored procedures. This should be set to the folder location where generated labels should be stored.

The Cache Database

Many of the useful tasks available from FedEx require a lot of data. To ensure this data is easy to input and recall later, utilizes a cache database to make these requests. You must set the cache connection properties:

  • CacheProvider: The specific database you are using to cache with. For example, org.sqlite.JDBC.
  • CacheConnection: The connection string to be passed to the cache provider. For example, jdbc:sqlite:C:\users\username\documents\fedexcache.db

以下の手順に従い、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクト経由でFedEx 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、pandas & Matplotlib モジュールおよび、SQLAlchemy ツールキットをインストールします:

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートします:

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でFedEx データをビジュアライズ

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、FedEx に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("fedex:///?Server='https://gatewaybeta.fedex.com:443/xml'&DeveloperKey='alsdkfjpqoewiru'&Password='zxczxqqtyiuowkdlkn'&AccountNumber='110371337'&MeterNumber='240134349'&
PrintLabelLocation='C:\users\username\documents\mylabels'&CacheProvider='org.sqlite.JDBC'&CacheConnection='jdbc:sqlite:C:\users\username\documents\fedexcache.db'")

FedEx にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT FirstName, Phone FROM Senders WHERE SenderID = 'ab26f704-5edf-4a9f-9e4c-25'""", engine)

FedEx データをビジュアライズ

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、FedEx data をグラフで表現してみます。show メソッドはグラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="FirstName", y="Phone")
plt.show()

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ソースコードe

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("fedex:///?Server='https://gatewaybeta.fedex.com:443/xml'&DeveloperKey='alsdkfjpqoewiru'&Password='zxczxqqtyiuowkdlkn'&AccountNumber='110371337'&MeterNumber='240134349'&
PrintLabelLocation='C:\users\username\documents\mylabels'&CacheProvider='org.sqlite.JDBC'&CacheConnection='jdbc:sqlite:C:\users\username\documents\fedexcache.db'")
df = pandas.read_sql("""SELECT FirstName, Phone FROM Senders WHERE SenderID = 'ab26f704-5edf-4a9f-9e4c-25'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="FirstName", y="Phone")
plt.show()
 
 
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