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QuickBooks 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QuickBooks をシームレスに統合。

Python pandas を使ってQuickBooks データを可視化・分析する方法

CData Python Connector を使えば、Python でQuickBooks をpandas などのライブラリで呼び出してデータ分析や可視化を実行できます。

加藤龍彦
ウェブデベロッパー

最終更新日:2023-09-23
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CData

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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ライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for QuickBooks は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで QuickBooks にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、QuickBooks データの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でQuickBooks にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

  1. QuickBooks をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
  2. pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにQuickBooks データを連携
  3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてQuickBooks の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。

以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でQuickBooks にアクセスします。

必要なライブラリのインストール

pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

次にライブラリをインポートします。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でQuickBooks データを可視化

次は接続文字列を作成してQuickBooks に接続します。create_engine 関数を使って、QuickBooks に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。

engine = create_engine("quickbooks:///?URL=http://remotehost:8166&User=admin&Password=admin123")

ローカルQuickBooks インスタンスへの接続には接続プロパティ入力は不要です。

CData 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 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、CData 製品をQuickBooks で認証する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントの「Using the Remote Connector」を参照してください。

QuickBooks にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT Name, CustomerBalance FROM Customers WHERE Type = 'Commercial'""", engine)

QuickBooks データを可視化

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、QuickBooks データをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="Name", y="CustomerBalance")
plt.show()
QuickBooks データ in a Python plot (Salesforce is shown).

QuickBooks からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。

日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。



ソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("quickbooks:///?URL=http://remotehost:8166&User=admin&Password=admin123")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, CustomerBalance FROM Customers WHERE Type = 'Commercial'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Name", y="CustomerBalance")
plt.show()

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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。