ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
詳細はこちら →CData
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。CData Python Connector for AuthorizeNet は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Authorize.Net にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Authorize.Net データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でAuthorize.Net に連携して、データを取得、 する方法を説明します。
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
CData Python Connectors では、1.データソースとしてAuthorize.Net の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします:
pip install sqlalchemy
モジュールのインポートを忘れずに行います:
import sqlalchemy
次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Authorize.Net データに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("authorizenet///?LoginId=MyLoginId&TransactionKey=MyTransactionKey")
Merchant アカウントにログインして、「Security Settings」->「General Settings」ページから必要な接続値を取得できます。
接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、SettledBatchList テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド(カラム)を定義します。
base = declarative_base() class SettledBatchList(base): __tablename__ = "SettledBatchList" MarketType = Column(String,primary_key=True) TotalCharge = Column(String) ...
マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。
engine = create_engine("authorizenet///?LoginId=MyLoginId&TransactionKey=MyTransactionKey") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(SettledBatchList).filter_by(IncludeStatistics="True"): print("MarketType: ", instance.MarketType) print("TotalCharge: ", instance.TotalCharge) print("---------")
ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。
SettledBatchList_table = SettledBatchList.metadata.tables["SettledBatchList"] for instance in session.execute(SettledBatchList_table.select().where(SettledBatchList_table.c.IncludeStatistics == "True")): print("MarketType: ", instance.MarketType) print("TotalCharge: ", instance.TotalCharge) print("---------")
より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。
このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。
日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。