Python で pandas を使って GMO MakeShop 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 GMO MakeShop、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、GMO MakeShop に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、GMO MakeShop 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 GMO MakeShop 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 GMO MakeShop 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。GMO MakeShop 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 GMO MakeShop 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。

GMO MakeShop のデータへの接続

GMO MakeShop 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。

GMO MakeShop に接続するには、MembersAccessCode、OrdersAccessCode、ProductsAccessCode、およびShopId が必要です。

GMO MakeShop へのアクセスの設定

MembersAccessCode、OrdersAccessCode、ProductsAccessCode、およびShopId を取得するには、以下の手順に従ってください。

• GMO MakeShop には各API のAccessCode が必要です。
• GMO MakeShop Store Manager にログインし、メニューの「ショップ作成」をクリックします。
• 左ナビゲーションメニューの「外部システム連携」から任意の連携対象設定ををクリックします（メニューに表示されない場合は別途GMO MakeShop にご確認ください）。
• 商品データ連携設定の場合：認証コードの「発行」ボタンをクリックし、ProductsAccessCode を取得します。
• 注文データ連携設定の場合：最初に「注文情報参照」と「注文情報変更」の設定を選択します。選択後、認証コードの「発行」ボタンをクリックし、OrdersAccessCode を取得します。
• 会員データ連携設定の場合：最初に「会員情報の（参照・登録・変更・削除）」の設定を選択します。選択後、認証コードの「発行」ボタンをクリックし、MembersAccessCode を取得します。
• 会員認証連携設定の場合：認証コードの「発行」ボタンをクリックし、ProductsAccessCode を取得します。

GMO MakeShop アカウントの認証

次の接続プロパティを設定して接続します。

• ShopId：接続先のGMO MakeShop Store ID を設定。GMO MakeShop Store ID はログイン用の ID と同じです。
• OrdersAccessCode：「注文データ連携設定」から取得した「認証コード」を設定。このプロパティは Orders テーブルにアクセスする場合に必要です。
• ProductsAccessCode：「商品データ連携設定」から取得した「認証コード」を設定。このプロパティは Products テーブルにアクセスする場合に必要です。
• MembersAccessCode：「会員データ連携設定」から取得した「認証コード」を設定。このプロパティは Members テーブルにアクセスする場合に必要です。
• MemberAuthenticationCode：「会員認証連携設定」から取得した「認証コード」を設定。このプロパティは MemberAuthenticationConfirm を実行する場合に必要です。
• Password：GMO MakeShop Store Manager のログインユーザーのパスワードを指定。このプロパティは ProductCategoryRegistrationOrModification,ProductMemberGroupPriceRegistrationOrModification,ProductOptionRegistrationOrModification,ProductRegistrationOrModification を実行する場合に必要です。

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 GMO MakeShop 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 GMO MakeShop 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、GMO MakeShop のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("gmomakeshop:///?ShopId=MyShopId&ProductsAccessCode=MyProductsAccessCode&MembersAccessCode=MyMembersAccessCode&OrdersAccessCode=MyOrdersAccessCode")

GMO MakeShop 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 BrandCode, Price FROM Products WHERE BrandCode = '99a87c0x3'", engine)

GMO MakeShop 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 GMO MakeShop 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="BrandCode", y="Price")
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("gmomakeshop:///?ShopId=MyShopId&ProductsAccessCode=MyProductsAccessCode&MembersAccessCode=MyMembersAccessCode&OrdersAccessCode=MyOrdersAccessCode")
df = pandas.read_sql("SELECT BrandCode, Price FROM Products WHERE BrandCode = '99a87c0x3'", engine)

df.plot(kind="bar", x="BrandCode", y="Price")
plt.show()