Python でSage 200 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 Sage200 とpetl フレームワークを使って、Sage 200 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Sage 200 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。Sage 200 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Sage 200 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Sage 200 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.sage200 as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Sage 200 Connector からSage 200 への接続を行います

cnxn = mod.connect("SubscriptionKey=12345;Schema=StandardUK;")

• Schema：どのエディションのSage 200 に接続するかを決定します。StandardUK または ProfessionalUK を指定してください。
• Subscription Key：接続を確立するために使用するAPI へのアクセスを提供します。まず、 Sage 200 API web サイトにログインして、アカウントにマッチするAPI エディションにサブスクライブしてください。 こちらから手順を実行できます。https://developer.columbus.sage.com/docs/services/api/uk. その後、Sage 200 へのログインするとプロファイル内でサブスクリプションキーを確認できます。

Sage 200 をクエリするSQL 文の作成

Sage 200 にはSQL でデータアクセスが可能です。Banks エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Id, Code FROM Banks WHERE Code = '12345'"

Sage 200 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、Sage 200 のデータ を取得して、Code 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,'Code')

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

CData Python Connector for Sage200 を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Sage 200 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

Sage 200 Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Sage 200 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.sage200 as mod

cnxn = mod.connect("SubscriptionKey=12345;Schema=StandardUK;")

sql = "SELECT Id, Code FROM Banks WHERE Code = '12345'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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