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Python でOdoo 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、Odoo 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Odoo 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 Odoo とpetl フレームワークを使って、Odoo 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Odoo 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。Odoo 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Odoo 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Odoo 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.odoo as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Odoo Connector からOdoo への接続を行います
cnxn = mod.connect("User=MyUser;Password=MyPassword;URL=http://MyOdooSite/;Database=MyDatabase;")
接続するには、Url を有効なOdoo サイトに設定し、User およびPassword を接続するユーザーの接続の詳細に設定し、Database をOdoo データベースに設定します。
Odoo をクエリするSQL 文の作成
Odoo にはSQL でデータアクセスが可能です。res_users エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT name, email FROM res_users WHERE id = '1'"
Odoo 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、Odoo のデータ を取得して、email 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,'email') etl.tocsv(table2,'res_users_data.csv')
CData Python Connector for Odoo を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Odoo 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
Odoo Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Odoo 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.odoo as mod
cnxn = mod.connect("User=MyUser;Password=MyPassword;URL=http://MyOdooSite/;Database=MyDatabase;")
sql = "SELECT name, email FROM res_users WHERE id = '1'"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'email')
etl.tocsv(table2,'res_users_data.csv')
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