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Python でAcumatica のデータを変換・出力するETL 処理を作る方法
CData Python Connector とpetl モジュールを使って、Acumatica のデータを変換後にCSV ファイルに吐き出すETL 処理を実装します。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるAcumatica 連携のシナリオ
こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
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 Acumatica とpetl フレームワークを使って、Acumatica 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Acumatica 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。Acumatica 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Acumatica 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Acumatica 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.acumatica as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Acumatica Connector からAcumatica への接続を行います
cnxn = mod.connect("Url = https://try.acumatica.com/ISV/entity/Default/17.200.001/;User=user;Password=password;Company=CompanyName;")
Acumatica 接続プロパティの取得・設定方法
Acumatica への接続
Acumatica データソースに接続するには、次の接続プロパティを指定する必要があります。
- Url：（必須）Acumatica ERP インスタンスのベースURL。例：https://domain.acumatica.com/。
- Schema：（オプション）異なるデータを含む2つのスキーマがあります。デフォルトはREST で、Acumatica REST コントラクトベースのAPI を使用し、OData スキーマはAcumatica OData API を使用します。OData スキーマはAcumatica Generic Inquiries へのクエリに使用されます。
- Company：（一部必須）会社名またはテナント名に設定。Schema がOData に設定されている場合は必須です。
- EndpointVersion：（オプション）Web Services エンドポイントのバージョン。例：17.200.001。これはREST スキーマにのみ適用されます。
- EndpointName：（オプション）Web Services エンドポイントの名前。例：Default。これはREST スキーマにのみ適用されます。
Acumatica への認証
Acumatica データソースへの接続に使用できる認証方法は2つあります。Basic およびOAuth です。 Basic 認証では、AuthScheme をBasic に設定し、User とPassword をログイン資格情報に設定します。 OAuth 認証については、ヘルプドキュメントの「接続の確立」セクションにある「OAuth」を参照してください。
Acumatica をクエリするSQL 文の作成
Acumatica にはSQL でデータアクセスが可能です。Events エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, location_displayname FROM Events WHERE Id = '1'"
Acumatica 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、Acumatica のデータ を取得して、location_displayname 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,'location_displayname') etl.tocsv(table2,'events_data.csv')
CData Python Connector for Acumatica を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Acumatica 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
Acumatica Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Acumatica 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.acumatica as mod
cnxn = mod.connect("Url = https://try.acumatica.com/ISV/entity/Default/17.200.001/;User=user;Password=password;Company=CompanyName;")
sql = "SELECT Id, location_displayname FROM Events WHERE Id = '1'"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'location_displayname')
etl.tocsv(table2,'events_data.csv')
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