Devart Python Connector for BigCommerce
BigCommerce mit Python-Anwendungen verbinden
Über diese Software
Der Python-Connector für BigCommerce bietet eine mit DB-API 2.0 kompatible Schnittstelle, um auf Store-Daten von BigCommerce zuzugreifen und sie aus Python-Anwendungen zu bearbeiten. Er wandelt SQL-Abfragen in BigCommerce-API-Aufrufe um, unterstützt ANSI-SQL-Funktionen und enthält Connection-Pooling sowie lokalen Cache zur Leistungssteigerung. Der Connector lässt sich von PyPI oder als Wheel installieren und unterstützt OAuth 2.0 sowie Basic-Authentifizierung. Unterstützte Umgebungen sind Windows, macOS (einschließlich Apple Silicon) und Linux; er lässt sich in pandas und SQLAlchemy integrieren.
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Devart Python Connector for BigCommerce
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Vorteile
- SQL access to BigCommerce: Führt ANSI-SQL-Abfragen aus, die in BigCommerce-API-Aufrufe übersetzt werden.
- DB-API 2.0 compatible: Implementiert die Python DB-API 2.0 für gängige Python-Datenbanknutzungsmuster.
- Connection pooling and caching: Unterstützt Connection-Pooling und lokalen Cache zur Verbesserung des Durchsatzes.
- Cross-platform support: Verfügbar für Windows, macOS (einschließlich ARM) und Linux.
- Easy installation options: Von PyPI installieren oder Wheel-Pakete für jede Plattform bereitstellen.
Verfügbare Sprachen
- English
Supportinformationen
- Documentation and guides: Die Produktdokumentation enthält Installationsanweisungen, Anwendungsbeispiele und eine API-Referenz.
- Installation instructions: Schritt-für-Schritt-Installationsanleitungen für Windows, macOS und Linux werden bereitgestellt.
- License activation: Unterstützt Lizenzschlüsselaktivierung und Abonnement-Lizenztypen, wie in den Release-Hinweisen dokumentiert.
- Community forum: Ein Python-Connectors-Forum steht für Diskussionen und Feedback zur Verfügung.
- Request support: Ein Link zur Anforderung von Support ist auf den Produktdokumentationsseiten vorhanden.
Häufig gestellte Fragen
Welche Authentifizierungsmethoden werden unterstützt?
OAuth 2.0 und Basic-Authentifizierung werden unterstützt; Beispielverbindungsparameter finden Sie in der offiziellen Dokumentation.
Welche Python-Versionen und Bibliotheken werden unterstützt?
Unterstützt Python 3.7 bis 3.13 und integriert Bibliotheken wie SQLAlchemy, pandas und petl.
Wie wird der Connector installiert?
Installation erfolgt via pip von PyPI oder durch Installation eines heruntergeladenen Wheel-Pakets pro Plattform; die Installationsschritte sind in der Dokumentation beschrieben.
Unterstützt der Connector die Ausführung von SQL-Abfragen?
Ja. Der Connector unterstützt ANSI-SQL; komplexe Abfragen werden in einfachere API-Aufrufe umgewandelt und von der lokal eingebetteten SQL-Engine verarbeitet.
Welche Plattformen werden vom Connector unterstützt?
Unterstützt: Windows (32- und 64-Bit), Windows Server, macOS (64-Bit und ARM) und Linux 64-Bit.