Shopify のデータにPythonで接続する方法|CData Connect AI SDK
CData Connect AI Python SDK を使うと、標準的なDB-API 2.0のPythonコードでShopify のデータをそのまま読み書きできます。プログラミング不要の他ツールと異なり、pandasやpetlなど既存のPythonエコシステムにそのまま組み込めます。パッケージのインストールからクエリ実行まで3ステップで完了します。
CData Connect AI Python SDK(cdata-connect-ai)は DB-API 2.0(PEP 249)に準拠したクライアントで、標準的な Python のデータベースコードでリアルタイムのShopify のデータを取得・操作できます。接続まわりは Connect AI が引き受けてくれるので、パッケージを1つインストールしてパーソナルアクセストークンで認証するだけで、Shopify(および Connect AI に接続済みのその他すべてのソース)にクエリを実行できます。しかも sqlite3 や psycopg2 といったライブラリでおなじみの connect() / cursor() / fetchall() という同じパターンをそのまま使えます。
この記事では、Connect AI で Shopify に接続し、パーソナルアクセストークンを生成して SDK をインストールし、リアルタイムのShopify のデータを読み取る(対応している場合は書き込む)までの流れをご紹介します。
事前準備
- CData Connect AI のアカウント
- Python 3.8 以降
- 有効な認証情報を持つアクティブな Shopify アカウント
Connect AI で Shopify に接続する方法は?
CData Connect AI では、直感的なクリック操作ベースのインターフェースでデータソースに接続できます。
- Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 Add Connection をクリックします
- 「Add Connection」パネルから「Shopify」を選択します
-
Shopify に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
それでは、Shopify への接続・認証について説明していきましょう。Shopify では、アクセストークンとOAuth の2つの接続方法をサポートしています。
アクセストークンによる接続
アクセストークン経由の接続には、以下の2つのステップが必要です。
- Shopify の管理画面でアクセストークンを作成
- アクセストークンを使用して認証
アクセストークンの作成
まず、アプリを登録してアクセストークンを取得してみましょう。手順は以下のとおりです。
- 管理画面からShopify にログインし、Apps → Apps and sales channels に進みます
- Develop apps をクリックしてCreate an app を選択します
- Overview タブのConfiguration で、Admin API integration をクリックし、アプリに許可するストアのアクセス権を選択してください。CData製品が必要とするAdmin API 権限については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご確認ください
- Save をクリックします
- Overview タブのConfiguration で、Storefront API integration をクリックし、アプリに許可するストアのアクセス権を選択します。CData製品が必要とするStorefront API 権限は以下のとおりです:
- unauthenticated_read_content
- Save をクリックします
- API Credentials を選択します
- "Access tokens" の下でInstall app をクリックします。これでアクセストークンが作成されます
- Admin API Access token のアクセストークンをコピーします。注意:トークンの公開およびコピーは1回のみ可能ですので、必ず保存してください
アクセストークンによる認証
続いて、アクセストークンで認証するには、以下のプロパティを設定してください。
- AuthScheme:AccessToken に設定
- AccessToken:カスタムアプリからコピーしたアクセストークンの値に設定
OAuth 認証を介した接続については、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」をご確認ください。
- 「Save & Test」をクリックします
- 「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

パーソナルアクセストークン(PAT)を生成する
Python SDK は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン(PAT)を使って Connect AI に認証します。アクセスの粒度を保つために、アプリケーションごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。
- Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン()をクリックして、設定ページを開きます。
- 設定ページの Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
- PAT に名前を付けて Create をクリックします。

- パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして安全な場所に保管してください。
SDK をインストールする
pip を使って PyPI から SDK をインストールします。
pip install cdata-connect-ai
接続して最初のクエリを実行する
アカウントのメールアドレスと PAT で接続したら、sys_tables にクエリを実行して、接続済みのソース全体で利用可能なテーブルを確認してみましょう。Connect AI の識別子は <Connection>.<Schema>.<Table> という3つの部分で構成されており、接続名はデフォルトでソース名(例:Shopify1)になります。
import cdata_connect_ai
conn = cdata_connect_ai.connect(
username="[email protected]",
password="<your_pat>",
)
cur = conn.cursor()
# Discover what's available across your connected sources
cur.execute("SELECT CatalogName, SchemaName, TableName FROM sys_tables LIMIT 25")
for row in cur.fetchall():
print(row)
結果から任意のテーブルを選び、直接クエリを実行してみましょう。
cur.execute(
"SELECT FirstName, Id "
"FROM [Shopify1].[Shopify].[Customers] "
"LIMIT 10"
)
for row in cur.fetchall():
print(row)
Shopify に書き込む
データソースと接続の権限が許可していれば、同じカーソルで INSERT、UPDATE、DELETE ステートメントも実行できます。フィルタ付きの読み取りとまったく同じように、pyformat(%(name)s)パラメータで値をバインドし、影響を受けた行数は cursor.rowcount で確認できます。
# Insert a new record
cur.execute(
"INSERT INTO [Shopify1].[Shopify].[Customers] (FirstName) "
"VALUES (%(newvalue)s)",
{"newvalue": "Example value"},
)
print(f"Rows inserted: {cur.rowcount}")
# Update existing records
cur.execute(
"UPDATE [Shopify1].[Shopify].[Customers] "
"SET Id = %(newvalue)s "
"WHERE FirstName = 'jdoe1234'",
{"newvalue": "Updated value"},
)
print(f"Rows updated: {cur.rowcount}")
conn.close()
注意:書き込み可能なソースであっても、読み取り専用の PAT や接続権限では書き込み操作は拒否されます。同じパラメータ化のパターンは、DELETE ステートメントや cursor.callproc() によるストアドプロシージャの実行にも使えます。
これがワークフローのすべてです。パッケージが1つ、PAT、そして標準的な DB-API 呼び出しだけ。SDK は通常の DB-API 接続を返すので、Python のデータエコシステムのほかのツールにもそのまま組み込めます。ここから先は、この同じ接続を使って、Shopify のデータを pandas に読み込んだり、petl で ETL パイプラインを構築したり、Dash の Web アプリを動かしたりできます。
関連情報と無料トライアル
これで、CData Connect AI Python SDK を通じて Python からリアルタイムのShopify のデータをクエリできるようになりました。Shopify(および数百種類のその他のデータソース)への接続について詳しくは、Connect AI のページをご覧ください。
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