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

はじめに

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NetSuite のデータへの接続

NetSuite 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。

NetSuiteへの接続

NetSuite では、2種類のAPI でデータにアクセスできます。どちらのAPI を使用するかは、Schema 接続プロパティで以下のいずれかを選択して指定してください。

• SuiteTalk は、NetSuite との通信に使用されるSOAP ベースの従来から提供されているサービスです。幅広いエンティティをサポートし、INSERT / UPDATE / DELETE の操作も対応しています。ただし、SuiteQL API と比べるとデータの取得速度が劣ります。また、サーバーサイドでのJOIN に対応していないため、これらの処理はCData 製品がクライアントサイドで実行します。
• SuiteQL は、より新しいAPI です。JOIN、GROUP BY、集計、カラムフィルタリングをサーバーサイドで処理できるため、SuiteTalk よりもはるかに高速にデータを取得できます。ただし、NetSuite データへのアクセスは読み取り専用となります。

データの取得のみが目的でしたらSuiteQL をお勧めします。データの取得と変更の両方が必要な場合は、SuiteTalk をお選びください。

NetSuite への認証

CData 製品では、以下の認証方式がご利用いただけます。

• トークンベース認証（TBA）はOAuth1.0に似た仕組みです。2020.2以降のSuiteTalk とSuiteQL の両方で利用できます。
• OAuth 2.0 認証（OAuth 2.0 認可コードグラントフロー）は、SuiteQL でのみご利用いただけます。
• OAuth JWT 認証は、OAuth2.0 クライアント認証フローの一つで、クライアント認証情報を含むJWT を使用してNetSuite データへのアクセスを要求します。

トークンベース認証（OAuth1.0）

トークンベース認証（TBA）は、基本的にOAuth 1.0 の仕組みです。この認証方式はSuiteTalk とSuiteQL の両方でサポートされています。管理者権限をお持ちの方がNetSuite UI 内でOAuthClientId、OAuthClientSecret、OAuthAccessToken、OAuthAccessTokenSecret を直接作成することで設定できます。 NetSuite UI でのトークン作成手順については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご参照ください。

アクセストークンを作成したら、以下の接続プロパティを設定して接続してみましょう。

• AuthScheme = Token
• AccountId = 接続先のアカウント
• OAuthClientId = アプリケーション作成時に表示されるコンシューマーキー
• OAuthClientSecret = アプリケーション作成時に表示されるコンシューマーシークレット
• OAuthAccessToken = アクセストークン作成時のトークンID
• OAuthAccessTokenSecret = アクセストークン作成時のトークンシークレット

その他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」をご確認ください。

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

engine = create_engine("netsuite:///?AccountId=XABC123456&Schema=SuiteTalk&AuthScheme=Token&OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&OAuthAccessToken=MyOAuthAccessToken&OAuthAccessTokenSecret=MyOAuthAccessTokenSecret")

NetSuite 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 CustomerName, SalesOrderTotal FROM SalesOrder WHERE Class_Name = 'Furniture : Office'", engine)

NetSuite 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 NetSuite 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="CustomerName", y="SalesOrderTotal")
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("netsuite:///?AccountId=XABC123456&Schema=SuiteTalk&AuthScheme=Token&OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&OAuthAccessToken=MyOAuthAccessToken&OAuthAccessTokenSecret=MyOAuthAccessTokenSecret")
df = pandas.read_sql("SELECT CustomerName, SalesOrderTotal FROM SalesOrder WHERE Class_Name = 'Furniture : Office'", engine)

df.plot(kind="bar", x="CustomerName", y="SalesOrderTotal")
plt.show()