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

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

cnxn = mod.connect("APIKey='YourAPIKey';APISecret='YourAPISecret'")

ShipStation 接続プロパティの取得・設定方法

ShipStation への接続には、BASIC 認証標準を使います。

1. ShipStation アカウントにログインします。
2. 右上隅にある［設定］アイコンをクリックします。左側にカラムメニューが表示されます。
3. ［アカウント］->［API 設定］をクリックします。
4. ［API 設定］ページで、API Key とAPI Secret を書き留めます。

ShipStation への認証

• APIKey：［API 設定］ページのAPI Key に設定します。
• APISecret：［API 設定］ページのSecret key に設定します。

ShipStation をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Id, Color FROM Tags WHERE CustomerId = '1368175'"

ShipStation 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、ShipStation のデータ を取得して、Color 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,'Color')

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

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

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

cnxn = mod.connect("APIKey='YourAPIKey';APISecret='YourAPISecret'")

sql = "SELECT Id, Color FROM Tags WHERE CustomerId = '1368175'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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