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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 NetSuite とpetl フレームワークを使って、NetSuite 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NetSuite 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。NetSuite 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NetSuite 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)。
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.netsuite as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData NetSuite Connector からNetSuite への接続を行います
cnxn = mod.connect("Account Id=XABC123456;Password=password;User=user;Role Id=3;Version=2013_1;")
Authentication セクションで、User、Password プロパティを設定します。AccountId に企業アカウントのID を入力します。 オプションでRoleId を指定してログインユーザーの権限を制限することができます。
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。
NetSuite にはSQL でデータアクセスが可能です。SalesOrder エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT CustomerName, SalesOrderTotal FROM SalesOrder WHERE Class_Name = 'Furniture : Office'"
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、NetSuite データ を取得して、SalesOrderTotal 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,'SalesOrderTotal') etl.tocsv(table2,'salesorder_data.csv')
CData Python Connector for NetSuite を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、NetSuite 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。
NetSuite Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、NetSuite 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。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.netsuite as mod cnxn = mod.connect("Account Id=XABC123456;Password=password;User=user;Role Id=3;Version=2013_1;") sql = "SELECT CustomerName, SalesOrderTotal FROM SalesOrder WHERE Class_Name = 'Furniture : Office'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'SalesOrderTotal') etl.tocsv(table2,'salesorder_data.csv')