Python でFreshBooks データをETL

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 FreshBooks とpetl フレームワークを使って、FreshBooks に連携するPython アプリや、FreshBooks 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FreshBooks 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。FreshBooks 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FreshBooks 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）。

FreshBooks Data への接続

FreshBooks 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。

FreshBooks はOAuth 認証標準を利用しています。OAuth を使って認証するには、アプリケーションを作成してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得しなければなりません。

詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

CData FreshBooks 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FreshBooks 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FreshBooks 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.freshbooks as mod

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

cnxn = mod.connect("CompanyName=CData;Token=token;")

FreshBooks をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Username, Credit FROM Clients WHERE Email = 'Captain Hook'"

FreshBooks 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、FreshBooks data を取得して、Credit 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,'Credit')

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

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

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

cnxn = mod.connect("CompanyName=CData;Token=token;")

sql = "SELECT Username, Credit FROM Clients WHERE Email = 'Captain Hook'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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