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Reckon Accounting 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Reckon Accounting をシームレスに統合。
古川えりか
コンテンツスペシャリスト
こんにちは!ドライバー周りのヘルプドキュメントを担当している古川です。
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 Reckon とpetl フレームワークを使って、Reckon 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Reckon 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。Reckon 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Reckon 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)。
RDB と同感覚でReckon データへの連携を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Reckon 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Reckon にリクエストを作成します。Remote Connector はReckon 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。
初めて組織ファイルに接続するときは、リモートコネクタをReckon 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 Reckon 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Reckon にアクセスします。
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.reckon as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Reckon Connector からReckon への接続を行います
cnxn = mod.connect("User=RCUser;Password=RCUserPassword;URL=http://remotehost:8166;")
Reckon 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 Name, CustomerBalance FROM Customers WHERE Type = 'Commercial'"
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、Reckon データ を取得して、CustomerBalance 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,'CustomerBalance') etl.tocsv(table2,'customers_data.csv')
CData Python Connector for Reckon を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Reckon 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。
Reckon Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Reckon 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.reckon as mod cnxn = mod.connect("User=RCUser;Password=RCUserPassword;URL=http://remotehost:8166;") sql = "SELECT Name, CustomerBalance FROM Customers WHERE Type = 'Commercial'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'CustomerBalance') etl.tocsv(table2,'customers_data.csv')