製品をチェック

PayPal Connector の30日間無償トライアルをダウンロード

 30日間の無償トライアルへ

製品の詳細

PayPal アイコン PayPal Python Connector 相談したい

PayPal 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PayPal をシームレスに統合。

Python でPayPal データを変換・出力するETL 処理を作る方法

CData Python Connector とpetl モジュールを使って、PayPal データを変換後にCSV ファイルに吐き出すETL 処理を実装します。

加藤龍彦
ウェブデベロッパー

最終更新日:2023-09-23
paypal ロゴ

CData

python ロゴ画像
Python ロゴ

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 PayPal とpetl フレームワークを使って、PayPal 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PayPal 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。PayPal 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PayPal 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PayPal 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.paypal as mod

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

cnxn = mod.connect("Schema=SOAP;Username=sandbox-facilitator_api1.test.com;Password=xyz123;Signature=zx2127;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

CData 製品は、2つのPayPal API のテーブルを表示します。API は異なる認証方法を使用します。

  • REST API はOAuth 標準を使用します。REST API を認証するには、OAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL プロパティを設定する必要があります。
  • Classic API にはSignature API 認証情報が必要です。Classic API を認証するにはUsername、Password、およびSignature プロパティを設定する必要があります。

必要なAPI 資格情報の取得については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

使用するAPI を選択するには、Schema プロパティをREST またはSOAP に設定します。デフォルトでは、SOAP スキーマが使われます。

テスト目的では、UseSandbox をtrue に設定してSandbox 資格情報を使用できます。

PayPal をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Date, GrossAmount FROM Transactions WHERE TransactionClass = 'Received'"

PayPal 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、PayPal データ を取得して、GrossAmount 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,'GrossAmount')

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

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

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

cnxn = mod.connect("Schema=SOAP;Username=sandbox-facilitator_api1.test.com;Password=xyz123;Signature=zx2127;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT Date, GrossAmount FROM Transactions WHERE TransactionClass = 'Received'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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

関連コンテンツ

トライアル・お問い合わせ

30日間無償トライアルで、CData のリアルタイムデータ連携をフルにお試しいただけます。記事や製品についてのご質問があればお気軽にお問い合わせください。