Python でShipStation データをETL

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ShipStation Python Connector

ShipStation データ連携用Python コネクタライブラリ。ShipStation データをPandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。



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

ShipStation Data への接続

ShipStation 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。

Use the BASIC Authentication standard to connect.

  1. Login to your ShipStation account
  2. Click on the settings icon in the upper right corner. A column menu will show up on the left
  3. Click Account -> API Settings
  4. On the API Settings page, note the API Key and API Secret.

Authenticating to ShipStation

  • APIKey: Set this to the API key from the API settings page.
  • APISecret: Set this to the Secret key from the API settings page.

CData ShipStation 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ShipStation 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ShipStation 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.shipstation as mod

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

cnxn = mod.connect("APIKey='YourAPIKey';APISecret='YourAPISecret'")

ShipStation をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Id, Color FROM Tags WHERE CustomerId = '1368175'"

ShipStation 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、ShipStation data を取得して、Color 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,'Color')

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

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

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

cnxn = mod.connect("APIKey='YourAPIKey';APISecret='YourAPISecret'")

sql = "SELECT Id, Color FROM Tags WHERE CustomerId = '1368175'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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