Python でUPS データをETL

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UPS 連携ソリューション


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

UPS Data への接続

UPS 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。

The driver uses five pieces of information in order to authenticate its actions with the UPS service.

  • Server: This controls the URL where the requests should be sent. Common testing options for this are: https://wwwcie.ups.com/ups.app/xml and https://wwwcie.ups.com/webservices
  • AccessKey: This is an identifier that is required to connect to a UPS Server. This value will be provided to you by UPS after registration.
  • UserId: This value is used for logging into UPS. This value is the one you chose to login with when registering for service with UPS.
  • Password: This value is used for logging into UPS. This value is the one you chose to login with when registering for service with UPS.
  • AccountNumber: This is a valid 6-digit or 10-digit UPS account number.
  • PrintLabelLocation: This property is required if one intends to use the GenerateLabels or GenerateReturnLabels stored procedures. This should be set to the folder location where generated labels should be stored.

CData UPS 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UPS 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UPS 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.ups as mod

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

cnxn = mod.connect("Server=https://wwwcie.ups.com/ups.app/xml;AccessKey=myAccessKey;Password=myPassword;AccountNumber=myAccountNumber;UserId=myUserIdInitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

UPS をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT FirstName, Phone FROM Senders WHERE SenderID = '25'"

UPS 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、UPS data を取得して、Phone 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,'Phone')

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

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

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

cnxn = mod.connect("Server=https://wwwcie.ups.com/ups.app/xml;AccessKey=myAccessKey;Password=myPassword;AccountNumber=myAccountNumber;UserId=myUserIdInitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT FirstName, Phone FROM Senders WHERE SenderID = '25'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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