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

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

cnxn = mod.connect("AppId=MyAppId;Password=MyPassword;ShopUrl=https://yourshopname.myshopify.com;")

それでは、Shopify への接続・認証について説明していきましょう。Shopify では、アクセストークンとOAuth の2つの接続方法をサポートしています。

アクセストークンによる接続

アクセストークン経由の接続には、以下の2つのステップが必要です。

1. Shopify の管理画面でアクセストークンを作成
2. アクセストークンを使用して認証

アクセストークンの作成

まず、アプリを登録してアクセストークンを取得してみましょう。手順は以下のとおりです。

1. 管理画面からShopify にログインし、Apps → Apps and sales channels に進みます
2. Develop apps をクリックしてCreate an app を選択します
3. Overview タブのConfiguration で、Admin API integration をクリックし、アプリに許可するストアのアクセス権を選択してください。CData製品が必要とするAdmin API 権限については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご確認ください
4. Save をクリックします
5. Overview タブのConfiguration で、Storefront API integration をクリックし、アプリに許可するストアのアクセス権を選択します。CData製品が必要とするStorefront API 権限は以下のとおりです：
   • unauthenticated_read_content
6. Save をクリックします
7. API Credentials を選択します
8. "Access tokens" の下でInstall app をクリックします。これでアクセストークンが作成されます
9. Admin API Access token のアクセストークンをコピーします。注意：トークンの公開およびコピーは1回のみ可能ですので、必ず保存してください

アクセストークンによる認証

続いて、アクセストークンで認証するには、以下のプロパティを設定してください。

• AuthScheme：AccessToken に設定
• AccessToken：カスタムアプリからコピーしたアクセストークンの値に設定

OAuth 認証を介した接続については、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」をご確認ください。

Shopify をクエリするSQL 文の作成

Shopify 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 FirstName, Id FROM Customers WHERE FirstName = 'jdoe1234'"

Shopify 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、Shopify のデータ を取得して、Id 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,'Id')

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

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

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

cnxn = mod.connect("AppId=MyAppId;Password=MyPassword;ShopUrl=https://yourshopname.myshopify.com;")

sql = "SELECT FirstName, Id FROM Customers WHERE FirstName = 'jdoe1234'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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