Python でSAP Hybris C4C データを変換・出力するETL 処理を作る方法

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 SAPHybrisC4C とpetl フレームワークを使って、SAP Hybris C4C 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SAP Hybris C4C 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。SAP Hybris C4C 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SAP Hybris C4C 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）。

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SAP Hybris C4C 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.saphybrisc4c as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData SAP Hybris C4C Connector からSAP Hybris C4C への接続を行います

cnxn = mod.connect("User=user;Password=password;")

AP Hybris Cloud for Customer はBasic 認証を使用します。Url およびTenant をインスタンスに適切な値に設定し、User およびPassword をログインクレデンシャルに設定します。

SAP Hybris C4C をクエリするSQL 文の作成

SAP Hybris C4C にはSQL でデータアクセスが可能です。AccountCollection エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT ObjectID, AccountName FROM AccountCollection WHERE AccountName = 'MyAccount'"

SAP Hybris C4C データ のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でETL（抽出・変換・ロード）パイプラインを組みます。この例では、SAP Hybris C4C データ を取得して、AccountName 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,'AccountName')

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

CData Python Connector for SAPHybrisC4C を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、SAP Hybris C4C 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。

おわりに

SAP Hybris C4C Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、SAP Hybris C4C 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。

フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.saphybrisc4c as mod

cnxn = mod.connect("User=user;Password=password;")

sql = "SELECT ObjectID, AccountName FROM AccountCollection WHERE AccountName = 'MyAccount'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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