Python でPrintful 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 API とpetl フレームワークを使って、Printful 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Printful 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。Printful 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Printful 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Printful 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.api as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Printful Connector からPrintful への接続を行います
cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Printful.apip;ProfileSettings='APIKey=my_api_key';")
まず、Profile 接続プロパティにPrintful プロファイルのディスク上の場所を設定します（例：C:\profiles\Printful.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティにPrintful の接続文字列を設定します（以下を参照）。
Printful API プロファイル設定
Printful に認証するには、API Key を提供する必要があります。API Key を取得するには、まず「Settings」に移動し、次に「Stores」に移動します。接続するStore を選択し、「Add API Access」ボタンをクリックしてAPI Key を生成します。ProfileSettings プロパティにAPI Key を設定して接続します。
Printful をクエリするSQL 文の作成
Printful にはSQL でデータアクセスが可能です。Orders エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, Store FROM Orders WHERE Status = 'inprocess'"
Printful 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、Printful のデータ を取得して、Store 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,'Store') etl.tocsv(table2,'orders_data.csv')
CData Python Connector for API を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Printful 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
Printful Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Printful 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.api as mod
cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Printful.apip;ProfileSettings='APIKey=my_api_key';")
sql = "SELECT Id, Store FROM Orders WHERE Status = 'inprocess'"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'Store')
etl.tocsv(table2,'orders_data.csv')