Python でPonparemall データをETL

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Ponparemall Python Connector

Ponparemall データ連携用のPython Connector ライブラリ。pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにAutify をシームレスに統合。



CData Python Connector for Ponparemall を使って、Python petl でPonparemall data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。

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

Ponparemall Data への接続

Ponparemall 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。

Ponparemall に接続するには、ShopUrl、InventoryUserId、InventoryPassword、OrderUserId、OrderPassword、PaymentUserId、およびPaymentPassword が必要です。

Ponparemall へのアクセスの設定

Ponparemall には各API のId とPassword が必要です。取得するには、以下の手順に従ってください。

  • Ponparemall Manager にログインし、メニューの[各種申請]の[WebAPI利用申請]をクリックします。
  • Web API メニューの[WebAPIサービス利用申請]をクリックし、利用申請を行います。
  • 後日、Ponparemall から必要なId とPassword が送られてきます。

Ponparemall アカウントの認証

次の接続プロパティを設定して接続します。

  • ShopUrl:接続先のPonparemall Shop URL を設定。[http://storetst4.ponparemall.com/sample/]に含まれる[sample]の部分を入力します。
  • InventoryUserId:[在庫API]のユーザID を設定。このプロパティは、Inventory テーブルにアクセスする場合に必要です。
  • InventoryPassword:[在庫API]のパスワードを設定。このプロパティは、Inventory テーブルにアクセスする場合に必要です。
  • OrderUserId:[受注API]のユーザID を設定。このプロパティは、Orders テーブルにアクセスする場合に必要です。
  • OrderPassword:[受注API]のパスワードを設定。このプロパティは、Orders テーブルにアクセスする場合に必要です。
  • PaymentUserId:[決済API]のユーザID を設定。このプロパティは、Payments テーブルにアクセスする場合に必要です。
  • PaymentPassword:[決済API]のパスワードを設定。このプロパティは、Payments テーブルにアクセスする場合に必要です。

CData Ponparemall 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Ponparemall 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Ponparemall 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.ponparemall as mod

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

cnxn = mod.connect("InventoryUserId=Inventory UserId;InventoryPassword=Invetory Password;")

Ponparemall をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT OrderNumber, OrderStatus FROM Orders WHERE DateRangeSearchColumn = '2'"

Ponparemall 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、Ponparemall data を取得して、OrderStatus 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,'OrderStatus')

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

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

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

cnxn = mod.connect("InventoryUserId=Inventory UserId;InventoryPassword=Invetory Password;")

sql = "SELECT OrderNumber, OrderStatus FROM Orders WHERE DateRangeSearchColumn = '2'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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