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Zuora データ連携用Python コネクタライブラリ。Zuora 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。

Python でZuora データを変換・出力するETL 処理を作る方法

CData Python Connector とpetl モジュールを使って、Zuora データを変換後にCSV ファイルに吐き出すETL 処理を実装します。

加藤龍彦
ウェブデベロッパー

最終更新日:2023-09-23
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CData

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Python ロゴ

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 Zuora とpetl フレームワークを使って、Zuora 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Zuora 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。Zuora 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Zuora 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Zuora 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.zuora as mod

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientID=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;Tenant=USProduction;ZuoraService=DataQuery;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Zuora はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。OAuth 認証ついて詳しくは、オンラインヘルプドキュメントを参照してください。

Tenant プロパティの設定

プロバイダへの有効な接続を作成するには、アカウントの設定と合致するテナント値を1つ選択する必要があります。以下は、利用可能なオプションのリストです。

  • USProduction:リクエストはhttps://rest.zuora.com に送信されます。
  • USAPISandbox:リクエストはhttps://rest.apisandbox.zuora.com に送信されます。
  • USPerformanceTest:リクエストはhttps://rest.pt1.zuora.com に送信されます。
  • EUProduction:リクエストはhttps://rest.eu.zuora.com に送信されます。
  • EUSandbox:リクエストはhttps://rest.sandbox.eu.zuora.com に送信されます。

デフォルトではUSProduction テナントを使用します。

Zuora サービスの選択

データクエリとAQuA API の2つのZuora サービスを使用します。デフォルトでは、ZuoraServiceAQuADataExport に設定されています。

DataQuery

データクエリ機能は、非同期の読み取り専用SQL クエリを実行することで、Zuora テナントからのデータのエクスポートを実現します。 このサービスは、素早く軽量なSQL クエリでの使用を推奨します。

制限

  • フィルタ適用後の、テーブルごとの入力レコードの最大数: 1,000,000
  • 出力レコードの最大数: 100,000
  • テナントごとの、実行用に送信される同時クエリの最大数: 5
  • テナントごとの、同時クエリの制限に達した後に実行用に送信され、キューに追加されるクエリの最大数: 10
  • 1時間単位での、各クエリの最大処理時間: 1
  • GB 単位での、各クエリに割り当てられるメモリの最大サイズ: 2
  • Index Join を使用する際のインデックスの最大値。言い換えれば、Index Join を使用する際にWHERE 句で使われる一意の値に基づいた、左のテーブルから返されるレコードの最大数: 20.000

AQuADataExport

AQuA API のエクスポートは、すべてのオブジェクト(テーブル)のすべてのレコードをエクスポートするように設計されています。AQuA のクエリジョブには以下の制限があります。

制限

  • AQuA のジョブ内のクエリが8時間以上実行されている場合、ジョブは自動的に停止されます。
  • 停止されたAQuA のジョブは3回再試行可能で、その後失敗として返されます。

Zuora をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Id, BillingCity FROM Invoices WHERE BillingState = 'CA'"

Zuora 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、Zuora データ を取得して、BillingCity 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,'BillingCity')

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

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

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientID=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;Tenant=USProduction;ZuoraService=DataQuery;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT Id, BillingCity FROM Invoices WHERE BillingState = 'CA'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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

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