Python でSage 50 UK データをETL

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Sage 50 UK Python Connector

Sage 50 UK 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Sage 50 UK をシームレスに統合。



CData Python Connector for Sage 50 UK を使って、Python petl でSage 50 UK 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 Sage 50 UK とpetl フレームワークを使って、Sage 50 UK に連携するPython アプリや、Sage 50 UK 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Sage 50 UK 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。Sage 50 UK 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Sage 50 UK 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)。

Sage 50 UK Data への接続

Sage 50 UK 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。

Note:Sage 50 UK 2012 以降のみサポートされています。

[接続]セクションのUser およびPassword プロパティを、有効なSage 50 UK のユーザー資格情報に設定する必要があります。これらの値は、Sage 50 UK に ログインするために使用するものと同じです。

さらに、[接続]セクションのURL プロパティを、希望する会社データセットのアドレスに設定する必要がります。アドレスを取得するには、以下を行ってください:

  1. Sage 50 UK ソフトウェアを開きます。
  2. [Tools]->[Internet Options]をクリックします。
  3. [SData Settings]タブを選択します。
  4. [Sage 50 Accounts]の隣にある[Details]ボタンをクリックします。会社名のリストとそれに対応するデータセットのアドレスを含むウィンドウが表示されます。
  5. URL プロパティを希望する会社の隣にあるアドレスフィールドの値に設定します。

CData Sage 50 UK 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Sage 50 UK 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Sage 50 UK 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.sage50uk as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Sage 50 UK Connector からSage 50 UK への接続を行います

cnxn = mod.connect("URL=http://your-server:5493/sdata/accounts50/GCRM/your-address;User=Manager;")

Sage 50 UK をクエリするSQL 文の作成

Sage 50 UK にはSQL でデータアクセスが可能です。TradingAccounts エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Name, FinanceBalance FROM TradingAccounts WHERE TradingAccountUUID = 'c2ef66a5-a545-413b-9312-79a53caadbc4'"

Sage 50 UK 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、Sage 50 UK data を取得して、FinanceBalance 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,'FinanceBalance')

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

CData Python Connector for Sage 50 UK を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Sage 50 UK 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

Sage 50 UK Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Sage 50 UK 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.sage50uk as mod

cnxn = mod.connect("URL=http://your-server:5493/sdata/accounts50/GCRM/your-address;User=Manager;")

sql = "SELECT Name, FinanceBalance FROM TradingAccounts WHERE TradingAccountUUID = 'c2ef66a5-a545-413b-9312-79a53caadbc4'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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