本記事では CData サポート担当からこんなことを聞かれたらどこを確認すべきか?という観点で、よく頂くお問合せ内容をご紹介します。
記事はこちら →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 Magento とpetl フレームワークを使って、Magento に連携するPython アプリや、Magento 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Magento 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。Magento 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Magento 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)。
Magento 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。
Magento はOAuth 1 認証標準を使用します。Magento REST API に接続するには、Magento システムにアプリを登録してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティの値を取得する必要があります。 OAuth 値を取得して接続するには、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
また、Magento システムへのURL を提供する必要があります。URL は、Magento REST API を顧客として使用しているか管理者として使用しているかによって異なります。
Customer: Magento を顧客として使用するには、事前にMagento のホームページで顧客アカウントを作成します。これを行うには、「アカウント」->「登録」をクリックします。それからURL 接続プロパティをMagento システムのエンドポイントに設定します。
Administrator: Magento を管理者として使用するには、代わりにCustomAdminPath を設定します。この値は、「Admin」メニューの「Advanced」設定で取得できます。「System」->「Configuration」->「Advanced」->「Admin」->「Admin Base URL」を選択することでアクセスできます。
このページ上の「Use Custom Admin Path」設定がYES に設定されている場合、値は「Custom Admin Path」テキストボックス内にあります。それ以外の場合は、CustomAdminPath 接続プロパティをデフォルト値の"admin" に設定します。
CData Magento 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Magento にアクセスします。
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.magento as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Magento Connector からMagento への接続を行います
cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyConsumerKey;OAuthClientSecret=MyConsumerSecret;CallbackURL=http://127.0.0.1:33333;Url=https://mymagentohost.com;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
Magento にはSQL でデータアクセスが可能です。Products エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Name, Price FROM Products WHERE Style = 'High Tech'"
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、Magento data を取得して、Price 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,'Price') etl.tocsv(table2,'products_data.csv')
CData Python Connector for Magento を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Magento 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。
Magento Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Magento 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。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.magento as mod cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyConsumerKey;OAuthClientSecret=MyConsumerSecret;CallbackURL=http://127.0.0.1:33333;Url=https://mymagentohost.com;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT Name, Price FROM Products WHERE Style = 'High Tech'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Price') etl.tocsv(table2,'products_data.csv')