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Python でQuickBooks POS データをETL

CData Python Connector for QuickBooks POS を使って、Python petl でQuickBooks POS 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 QuickBooks POS とpetl フレームワークを使って、QuickBooks POS に連携するPython アプリや、QuickBooks POS 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QuickBooks POS 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。QuickBooks POS 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QuickBooks POS 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)。

QuickBooks POS Data への接続

QuickBooks POS 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。

ローカルQuickBooks インスタンスに接続する場合は、接続プロパティを設定する必要はありません。

本製品 はリモートコネクタ経由でQuickBooks にリクエストを作成します。リモートコネクタはQuickBooks POS と同じマシン上で動作し、軽量の組み込みWeb サーバーを介して接続を受け入れます。サーバーはSSL/TLS をサポートし、ユーザーにリモートマシンからのセキュアな接続を可能にします。

初めて接続するときは、リモートコネクタをQuickBooks POS で認可する必要があります。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。

CData QuickBooks POS 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QuickBooks POS 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QuickBooks POS 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.quickbookspos as mod

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

cnxn = mod.connect("")

QuickBooks POS をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT ListId, AccountLimit FROM Customers WHERE LastName = 'Cook'"

QuickBooks POS 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、QuickBooks POS data を取得して、AccountLimit 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,'AccountLimit')

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

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

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

cnxn = mod.connect("")

sql = "SELECT ListId, AccountLimit FROM Customers WHERE LastName = 'Cook'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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