Python でQuickBooks 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 QuickBooks とpetl フレームワークを使って、QuickBooks 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QuickBooks 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。QuickBooks 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QuickBooks 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QuickBooks 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.quickbooks as mod

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

cnxn = mod.connect("URL=http://remotehost:8166;User=admin;Password=admin123;")

ローカルQuickBooks インスタンスへの接続には接続プロパティ入力は不要です。

CData 製品は、リモートコネクタ経由でQuickBooks にリクエストを作成します。リモートコネクタはQuickBooks と同じマシン上で動作し、軽量の組み込みWeb サーバーを介して接続を受け入れます。サーバーはSSL/TLS をサポートし、ユーザーにリモートマシンからのセキュアな接続を可能にします。

初めて接続するときは、CData 製品をQuickBooks で認証する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントの「Using the Remote Connector」を参照してください。

QuickBooks をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Name, CustomerBalance FROM Customers WHERE Type = 'Commercial'"

QuickBooks 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、QuickBooks のデータ を取得して、CustomerBalance 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,'CustomerBalance')

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

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

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

cnxn = mod.connect("URL=http://remotehost:8166;User=admin;Password=admin123;")

sql = "SELECT Name, CustomerBalance FROM Customers WHERE Type = 'Commercial'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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