Python でFedEx データをETL

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FedEx Python Connector

FedEx 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FedEx をシームレスに統合。



CData Python Connector for FedEx を使って、Python petl でFedEx 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 FedEx とpetl フレームワークを使って、FedEx に連携するPython アプリや、FedEx 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FedEx 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。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 Data への接続

FedEx 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。

FedEx サービスでのアクションを認証するためには以下の5つの情報が必要です。

  • Server:リクエストを送信するURL を制御します。一般的なテストオプションは次のとおりです:"https://gatewaybeta.fedex.com:443/xml"、"https://wsbeta.fedex.com:443/xml"、"https://gatewaybeta.fedex.com:443/web-service"、および"https://wsbeta.fedex.com:443/web-service"
  • DeveloperKey:荷送人のID の認証キーの識別子部分。この値は、登録後にFedEx から提供されます。
  • Password:荷送人のID の認証キーのシークレット部分。この値は、登録後にFedEx から提供されます。
  • AccountNumber:この有効な9桁のFedEx アカウント番号は、FedEx サーバーへのログインに使用されます。
  • MeterNumber:この値はFedEx にリクエストを送信するために使用されます。この値は、登録後にFedEx から提供されます。
  • PrintLabelLocation:このプロパティはGenerateLabels またはGenerateReturnLabels ストアドプロシージャを使用するために必要です。これは、生成されたラベルを格納するフォルダの場所に設定する必要があります。

キャッシュデータベース

FedEx から利用できる便利なタスクの多くは、大量のデータを必要とします。データを簡単に入力して後で呼び出すことができるように、キャッシュデータベースを活用してこれらのリクエストを行います。キャッシュ接続プロパティを設定する必要があります。

  • 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

CData FedEx 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FedEx 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.fedex as mod

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

cnxn = mod.connect("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 をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT FirstName, Phone FROM Senders WHERE SenderID = 'ab26f704-5edf-4a9f-9e4c-25'"

FedEx 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、FedEx data を取得して、Phone 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,'Phone')

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

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

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("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';")

sql = "SELECT FirstName, Phone FROM Senders WHERE SenderID = 'ab26f704-5edf-4a9f-9e4c-25'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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