Python でXero WorkflowMax データをETL

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Xero WorkflowMax Python Connector

Xero WorkflowMax 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Xero WorkflowMax をシームレスに統合。



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

Xero WorkflowMax Data への接続

Xero WorkflowMax 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。

To connect to the WorkflowMax API, obtain an APIKey and AccountKey from Xero. This can only be done by contacting Xero support (https://www.workflowmax.com/contact-us).

After obtaining an API Key and Account Key, set the values in the APIKey and AccountKey connection properties. Once these are set, you are ready to connect.

CData Xero WorkflowMax 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Xero WorkflowMax 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Xero WorkflowMax 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.xeroworkflowmax as mod

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

cnxn = mod.connect("APIKey=myApiKey;AccountKey=myAccountKey;")

Xero WorkflowMax をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Id, Name FROM Clients WHERE Name = 'Cynthia'"

Xero WorkflowMax 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、Xero WorkflowMax data を取得して、Name 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,'Name')

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

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

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

cnxn = mod.connect("APIKey=myApiKey;AccountKey=myAccountKey;")

sql = "SELECT Id, Name FROM Clients WHERE Name = 'Cynthia'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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