Python でMoney Forward Expense データを変換・出力するETL 処理を作る方法

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 MFExpense とpetl フレームワークを使って、Money Forward Expense 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Money Forward Expense 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。Money Forward Expense 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Money Forward Expense 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）。

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Money Forward Expense 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.mfexpense as mod

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;InitiateOAuth=GETANDREFRESH")

MoneyForward Expense はOAuth 2 認証標準を利用しています。MoneyForward Expense にアプリケーションを登録し、OAuthClientId およびOAuthClientSecret を取得する必要があります。認証方法については、ヘルプドキュメントの「MoneyForward Expense への接続」を参照してください。

また、ほとんどのテーブルを操作するためにOfficeId プロパティを指定する必要があります。

Money Forward Expense をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Id, Name FROM Offices WHERE Id = '1668776136772254'"

Money Forward Expense データ のETL 処理

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、Money Forward Expense データ を取得して、Name 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,'Name')

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

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

おわりに

Money Forward Expense Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Money Forward Expense 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。

フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.mfexpense as mod

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;InitiateOAuth=GETANDREFRESH")

sql = "SELECT Id, Name FROM Offices WHERE Id = '1668776136772254'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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