Python で pandas を使って BigCommerce データを可視化する方法

Python の豊富なエコシステムを活用することで、作業を迅速に開始し、システム間の連携をより効果的に行うことができます。CData Python Connector for BigCommerce、pandas および Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットを組み合わせることで、BigCommerce に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、BigCommerce のデータを可視化できます。この記事では、pandas、SQLAlchemy、Matplotlib の組み込み関数を使用して BigCommerce のデータに接続し、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。

CData Python Connector は、組み込みの最適化されたデータ処理機能により、Python での BigCommerce のデータへのリアルタイムアクセスにおいて比類のないパフォーマンスを提供します。BigCommerce に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を BigCommerce に直接プッシュし、サポートされていない操作（多くの場合、SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。

BigCommerce のデータへの接続

BigCommerce のデータへの接続は、他のリレーショナルデータソースへの接続と同様です。必要な接続プロパティを使用して接続文字列を作成します。この記事では、接続文字列を create_engine 関数のパラメータとして渡します。

BigCommerce 認証は標準のOAuth フローに基づいています。

Store ID の取得

BigCommerce Store に接続するには、StoreId が必要です。Store Id を確認するには、以下の手順に従ってください。

1. BigCommerce アカウントにログインします。
2. ホームページから「Advanced Settings」->「API Accounts」 を選択します。
3. 「Create API Account」->「Create V2/V3 API Token」をクリックします。
4. 画面にAPI Path という名前のテキストボックスが表示されます。
5. テキストボックス内に、次の構造のURL が表示されます：https://api.bigcommerce.com/stores/{Store Id}/v3。
6. 上記で示したように、Store Id は'stores/' と'/v3' パスパラメータの間にあります。
7. Store Id を取得したら、「キャンセル」 をクリックするか、まだ持っていない場合はAPI Account の作成に進むことができます。

パーソナルアクセストークンの取得

加えて、自分のデータをテストおよびアクセスするには、個人用トークンを取得する必要があります。個人用トークンを取得する方法は次のとおりです。

1. BigCommerce アカウントにログインします。
2. ホームページから「Advanced Settings」->「API Accounts」 を選択します。
3. 「Create API Account」->「Create V2/V3 API Token」をクリックします。
4. アカウント名を入力します。
5. 作成するAPI Account の「OAuth Scopes」を選択します。CData 製品 は"None" とマークされたデータにアクセスできません。また、"read-only" とマークされたデータを変更できません。
6. 「保存」をクリックします。

BigCommerce への認証

• StoreId：API Path テキストボックスから取得したStore ID に設定。
• OAuthAccessToken：生成したトークンに設定。
• InitiateOAuth：OFF に設定。

以下の手順に従って、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトを介して BigCommerce にアクセスしてみましょう。

必要なモジュールのインストール

pip ユーティリティを使用して、pandas、Matplotlib モジュール、および SQLAlchemy ツールキットをインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートしてください。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python で BigCommerce のデータを可視化する

接続文字列を使用して接続できます。create_engine 関数を使用して、BigCommerce のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("bigcommerce:///?OAuthClientId=YourClientId& OAuthClientSecret=YourClientSecret& StoreId='YourStoreID'& CallbackURL='http://localhost:33333'")

BigCommerce への SQL の実行

pandas の read_sql 関数を使用して、SQL ステートメントを実行し、結果セットを DataFrame に格納します。

df = pandas.read_sql("SELECT FirstName, LastName FROM Customers WHERE FirstName = 'Bob'", engine)

BigCommerce のデータの可視化

クエリ結果が DataFrame に格納されたら、plot 関数を使用して BigCommerce のデータを表示するグラフを作成します。show メソッドで、グラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="FirstName", y="LastName")
plt.show()

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完全なソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("bigcommerce:///?OAuthClientId=YourClientId& OAuthClientSecret=YourClientSecret& StoreId='YourStoreID'& CallbackURL='http://localhost:33333'")
df = pandas.read_sql("SELECT FirstName, LastName FROM Customers WHERE FirstName = 'Bob'", engine)

df.plot(kind="bar", x="FirstName", y="LastName")
plt.show()