Python でQuickBooks Time 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 TSheets とpetl フレームワークを使って、QuickBooks Time 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 Time 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 Time 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 Time 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 Time 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.tsheets 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 Time Connector からQuickBooks Time への接続を行います

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=myclientid;OAuthClientSecret=myclientsecret;CallbackUrl=http://localhost:33333;")

TSheets 接続プロパティの取得・設定方法

TSheets は、認証および認可にOAuth2 標準を使用します。独自のOAuth アプリを構築してデータに接続するには、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。

QuickBooks Time をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Id, JobcodeId FROM Timesheets WHERE JobCodeType = 'regular'"

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

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

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=myclientid;OAuthClientSecret=myclientsecret;CallbackUrl=http://localhost:33333;")

sql = "SELECT Id, JobcodeId FROM Timesheets WHERE JobCodeType = 'regular'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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