Gebruik panda's om Adobe Commerce-gegevens in Python te visualiseren


Dankzij het rijke ecosysteem van Python-modules kunt u snel aan de slag en uw systemen effectiever integreren. Met de CData Python Connector voor Adobe Commerce, de pandas- en Matplotlib-modules en de SQLAlchemy-toolkit kunt u met Adobe Commerce verbonden Python-applicaties en -scripts bouwen voor het visualiseren van Adobe Commerce-gegevens. In dit artikel wordt beschreven hoe u de ingebouwde functies Panda's, SQLAlchemy en Matplotlib kunt gebruiken om verbinding te maken met Adobe Commerce-gegevens, query's uit te voeren en de resultaten te visualiseren. Met ingebouwde geoptimaliseerde gegevensverwerking biedt de CData Python Connector ongeëvenaarde prestaties voor interactie met live Adobe Commerce-gegevens in Python. Wanneer u complexe SQL-query's vanuit Adobe Commerce verzendt, pusht het stuurprogramma ondersteunde SQL-bewerkingen, zoals filters en aggregaties, rechtstreeks naar Adobe Commerce en gebruikt de ingebouwde SQL-engine om niet-ondersteunde bewerkingen aan de clientzijde te verwerken (vaak SQL-functies en JOIN-bewerkingen).

Verbinding maken met Adobe Commerce-gegevens

Verbinding maken met Adobe Commerce-gegevens ziet er net zo uit als verbinding maken met een relationele gegevensbron. Maak een verbindingsreeks met de vereiste verbindingseigenschappen. Voor dit artikel geeft u de verbindingsreeks door als parameter aan de functie create_engine. Adobe Commerce maakt gebruik van de OAuth 1-authenticatiestandaard. Om verbinding te maken met de Adobe Commerce REST API, moet u waarden verkrijgen voor de verbindingseigenschappen OAuthClientId, OAuthClientSecret en CallbackURL door een app te registreren bij uw Adobe Commerce-systeem. Zie het gedeelte 'Aan de slag' in de Help-documentatie voor een handleiding voor het verkrijgen van de OAuth-waarden en het maken van verbinding. U moet ook de URL naar uw Adobe Commerce-systeem opgeven. De URL is afhankelijk van of u de Adobe Commerce REST API als klant of als beheerder gebruikt.
Klant: Om Adobe Commerce als klant te gebruiken, moet u ervoor zorgen dat u een klantaccount hebt aangemaakt op de Adobe Commerce-startpagina. Klik hiervoor op Account -> Registreren. Vervolgens kunt u de URL-verbindingseigenschap instellen op het eindpunt van uw Adobe Commerce-systeem.
Beheerder: Om als beheerder toegang te krijgen tot Adobe Commerce, stelt u CustomAdminPath in. Deze waarde kan worden verkregen in de Geavanceerde instellingen in het Beheerdermenu, dat toegankelijk is door Systeem -> Configuratie -> Geavanceerd -> Beheerder -> Admin Base URL te selecteren. Als de instelling Aangepast beheerderspad gebruiken op deze pagina is ingesteld op JA, staat de waarde in het tekstvak Aangepast beheerderspad; anders stelt u de verbindingseigenschap CustomAdminPath in op de standaardwaarde, namelijk 'admin'. Volg de onderstaande procedure om de vereiste modules te installeren en toegang te krijgen tot Adobe Commerce via Python-objecten.

Installeer de vereiste modules

Gebruik het pip-hulpprogramma om de Panda's & Matplotlib-modules en de SQLAlchemy-toolkit te installeren: pip install pandas pip install matplotlib pip install sqlalchemy Zorg ervoor dat u de module importeert met het volgende: import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engine

Visualiseer Adobe Commerce-gegevens in Python

U kunt nu verbinding maken met een verbindingsreeks. Gebruik de functie create_engine om een ​​engine te maken voor het werken met Adobe Commerce-gegevens. engine = create_engine(“adobe commerce:///?OAuthClientId=MyConsumerKey&OAuthClientSecret=MyConsumerSecret&CallbackURL=http://127.0.0.1:33333&Url=https://myAdobe Commercehost.com&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt “)

Voer SQL uit naar Adobe Commerce

Gebruik de read_sql-functie van Panda's om een ​​SQL-instructie uit te voeren en de resultatenet op te slaan in een DataFrame. df = pandas.read_sql(“SELECT Naam, Prijs VAN Producten WAAR Stijl=”High Tech””, engine)

Visualiseer Adobe Commerce-gegevens

Terwijl de queryresultaten zijn opgeslagen in een DataFrame, gebruikt u de plotfunctie om een ​​diagram samen te stellen om de Adobe Commerce-gegevens weer te geven. De show-methode geeft het diagram in een nieuw venster weer. df.plot(kind=”bar”, x=”Naam”, y=”Prijs”) plt.show()

Python Pandas 1

Gratis proefversie en meer informatie

Download een gratis proefversie van 30 dagen van de CData Python Connector voor Adobe Commerce om Python-apps en -scripts te bouwen met connectiviteit met Adobe Commerce-gegevens. Neem contact op met ons ondersteuningsteam als u vragen heeft.

Volledige broncode

importeer panda's importeer matplotlib.pyplot als plt uit sqlalchemy import create_engin engine = create_engine(“adobe commerce:///?OAuthClientId=MyConsumerKey&OAuthClientSecret=MyConsumerSecret&CallbackURL=http://127.0.0.1:33333&Url=https://myAdobe Commercehost.com&InitiateOAuth=GETANDREFRESH &OAuthSettingsLocatie =/PATH/TO/OAuthSettings.txt”) df = pandas.read_sql(“SELECT Naam, Prijs FROM Producten WAAR Stijl=”High Tech””, engine) df.plot(kind=”bar”, x=”Naam” , y=”Prijs”) plt.show()

badges

Let’s connect

We hebben altijd zin in nieuwe en uitdagende projecten. We gaan graag met je in gesprek!