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Microsoft Dataverse へのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。Pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにMicrosoft Dataverse をシームレスに統合。

Python でMicrosoft Dataverse データを変換・出力するETL 処理を作る方法

CData Python Connector とpetl モジュールを使って、Microsoft Dataverse データを変換後にCSV ファイルに吐き出すETL 処理を実装します。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-23
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CData

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こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。

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 CDS とpetl フレームワークを使って、Microsoft Dataverse 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Microsoft Dataverse 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。Microsoft Dataverse 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Microsoft Dataverse 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Microsoft Dataverse 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.cds as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Microsoft Dataverse Connector からMicrosoft Dataverse への接続を行います

cnxn = mod.connect("OrganizationUrl=https://myaccount.crm.dynamics.com/InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。接続に最小限必要な接続プロパティは、以下のとおりです。

  • InitiateOAuth: GETANDREFRESH に設定します。
  • OrganizationUrl: 接続先の組織のURL、例えばhttps://organization.crm.dynamics.com などに設定。
  • Tenant (optional): デフォルトと異なるテナントに認証したい場合は、これを設定します。これは、デフォルトのテナントに所属していない組織と連携するために必要です。

接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。

Microsoft Dataverse をクエリするSQL 文の作成

Microsoft Dataverse にはSQL でデータアクセスが可能です。Accounts エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT AccountId, Name FROM Accounts WHERE Name = 'MyAccount'"

Microsoft Dataverse 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、Microsoft Dataverse データ を取得して、Name 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,'Name')

etl.tocsv(table2,'accounts_data.csv')

CData Python Connector for CDS を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Microsoft Dataverse 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

Microsoft Dataverse Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Microsoft Dataverse 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.cds as mod

cnxn = mod.connect("OrganizationUrl=https://myaccount.crm.dynamics.com/InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT AccountId, Name FROM Accounts WHERE Name = 'MyAccount'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Name')

etl.tocsv(table2,'accounts_data.csv')

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