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Airbyte Shopify

Airbyte是一个用于从API、数据库和文件到数据仓库和数据湖的ELT管道的数据集成平台。它拥有最大的ELT连接器目录，可连接到数据仓库和数据库。

此加载器将Shopify连接器公开为文档加载器，允许您将各种Shopify对象加载为文档。

安装 (Installation)​

首先，您需要安装airbyte-source-shopify Python包。

#!pip install airbyte-source-shopify

示例 (Example)​

请查看Airbyte文档页面以获取有关如何配置读取器的详细信息。配置对象应遵循的JSON模式可以在Github上找到：https://github.com/airbytehq/airbyte/blob/master/airbyte-integrations/connectors/source-shopify/source_shopify/spec.json。

一般的形状如下所示：

{
    "start_date": "<从ISO格式开始检索记录的日期，例如2020-10-20T00:00:00Z>",
    "shop": "<要从中检索文档的商店名称>",
    "credentials": {
        "auth_method": "api_password",
        "api_password": "<您的API密码>"
    }
}

默认情况下，所有字段都存储为文档中的元数据，并且文本设置为空字符串。通过转换读取器返回的文档来构建文档的文本。

from langchain.document_loaders.airbyte import AirbyteShopifyLoader

config = {
    # 您的Shopify配置
}

loader = AirbyteShopifyLoader(config=config, stream_name="orders") # 请查看上面链接的文档以获取所有流的列表

现在，您可以按照通常的方式加载文档。

docs = loader.load()

由于load返回一个列表，它将阻塞直到所有文档加载完成。为了更好地控制此过程，您还可以使用lazy_load方法，它返回一个迭代器。

docs_iterator = loader.lazy_load()

请记住，默认情况下，页面内容为空，元数据对象包含记录的所有信息。要在不同的方式创建文档，请在创建加载器时传入record_handler函数。

from langchain.docstore.document import Document

def handle_record(record, id):
    return Document(page_content=record.data["title"], metadata=record.data)

loader = AirbyteShopifyLoader(config=config, record_handler=handle_record, stream_name="orders")
docs = loader.load()

增量加载 (Incremental loads)​

某些流允许增量加载，这意味着源会跟踪已同步的记录，并且不会再次加载它们。这对于具有大量数据且经常更新的源非常有用。

要利用此功能，请存储加载器的last_state属性，并在再次创建加载器时传入它。这将确保只加载新记录。

last_state = loader.last_state # 安全存储

incremental_loader = AirbyteShopifyLoader(config=config, stream_name="orders", state=last_state)

new_docs = incremental_loader.load()