Python でSAP Concur のデータを変換・出力するETL 処理を作る方法

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 SAPConcur とpetl フレームワークを使って、SAP Concur のデータに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SAP Concur のデータ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。SAP Concur 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SAP Concur 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SAP Concur のデータを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.sapconcur as mod

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;")

SAP Concur 接続プロパティの取得・設定方法

SAP Concur はOAuth 2 認証標準を使います。SAP Concur の登録アプリのOAuthClientId およびOAuthClientSecret を入力します。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

SAP Concur をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Id, OfficeId FROM Departments WHERE Id = '1668776136772254'"

SAP Concur 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、SAP Concur のデータ を取得して、OfficeId 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,'OfficeId')

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

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

SAP Concur Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、SAP Concur のデータ 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.sapconcur as mod

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;")

sql = "SELECT Id, OfficeId FROM Departments WHERE Id = '1668776136772254'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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