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SQLAlchemy ORM を使って、Python でWooCommerce データに連携

CData Python Connector for WooCommerce を使って、Python アプリケーションおよびスクリプトからSQLAlchemy 経由でWooCommerce にOR マッピング可能に。

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 WooCommerce は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで WooCommerce にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、WooCommerce data をビジュアライズできます。 本記事では、SQLAlchemy でWooCommerce に連携して、データを取得、、更新、挿入、削除 する方法を説明します。

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WooCommerce 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。WooCommerce 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WooCommerce 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)。

WooCommerce Data への接続

WooCommerce 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。

WooCommerce supports the following authentication methods: one-legged OAuth1.0 Authentication and standard OAuth2.0 Authentication.

Connecting using one-legged OAuth 1.0 Authentication

Specify the following properties (NOTE: the below credentials are generated from WooCommerce settings page and should not be confused with the credentials generated by using WordPress OAuth2.0 plugin):

  • ConsumerKey
  • ConsumerSecret

Connecting using WordPress OAuth 2.0 Authentication

After having configured the plugin, you may connect to WooCommerce by providing the following connection properties:

  • OAuthClientId
  • OAuthClientSecret
  • CallbackURL
  • InitiateOAuth - Set this to either GETANDREFRESH or REFRESH

In either case, you will need to set the Url property to the URL of the WooCommerce instance.

以下の手順でSQLAlchemy をインストールして、Python オブジェクトからWooCommerce に接続します。

必要なモジュールのインストールs

pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします:

pip install sqlalchemy

モジュールのインポートを忘れずに行います:

import sqlalchemy

Python でWooCommerce Data をモデル化します

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、WooCommerce data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("woocommerce///?Url=https://example.com/& ConsumerKey=ck_ec52c76185c088ecaa3145287c8acba55a6f59ad& ConsumerSecret=cs_9fde14bf57126156701a7563fc87575713c355e5& InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

WooCommerce Data のマッピングクラスの宣言

接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、Orders テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド(カラム)を定義します。

base = declarative_base()
class Orders(base):
	__tablename__ = "Orders"
	ParentId = Column(String,primary_key=True)
	Total = Column(String)
	...

WooCommerce Data をクエリ

マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。

query メソッドを使う

engine = create_engine("woocommerce///?Url=https://example.com/& ConsumerKey=ck_ec52c76185c088ecaa3145287c8acba55a6f59ad& ConsumerSecret=cs_9fde14bf57126156701a7563fc87575713c355e5& InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Orders).filter_by(ParentId="3"):
	print("ParentId: ", instance.ParentId)
	print("Total: ", instance.Total)
	print("---------")

ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。

execute メソッドを使う

Orders_table = Orders.metadata.tables["Orders"]
for instance in session.execute(Orders_table.select().where(Orders_table.c.ParentId == "3")):
	print("ParentId: ", instance.ParentId)
	print("Total: ", instance.Total)
	print("---------")

より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。

WooCommerce Data の挿入(INSERT)

WooCommerce data への挿入には、マップされたクラスのインスタンスを定義し、アクティブな session に追加します。commit 関数を呼び出して、WooCommerce にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Orders(ParentId="placeholder", ParentId="3")
session.add(new_rec)
session.commit()

WooCommerce Data を更新(UPDATE)

WooCommerce data の更新には、更新するレコードをフィルタクエリとともにフェッチします。そして、フィールドの値を変更し、セッションでcommit 関数を呼んで、WooCommerce にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Orders).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.ParentId = "3"
session.commit()

WooCommerce Data を削除(DELETE)

WooCommerce data の削除には、フィルタクエリと一緒に対象となるレコードをフェッチします。そして、アクティブsession でレコードを削除し、セッションでcommit 関数を呼び出して、該当するレコードの削除を実行します。

deleted_rec = session.query(Orders).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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