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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 Dropbox とpetl フレームワークを使って、Dropbox のデータに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Dropbox のデータ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。Dropbox 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Dropbox 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)。
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
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.dropbox as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Dropbox Connector からDropbox への接続を行います
cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
OAuth では認証するユーザーにブラウザでDropbox との通信を要求します。CData 製品は、以下のようにさまざまな方法でこれを容易にします。 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。
他のOAuth 認証フローについては、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。
なお、Dropbox Driver はDropbox のファイルの一覧表示やユーザー管理情報の取得用です。Dropbox に保管されているExcel、CSV、JSON などのファイル内のデータを読み込みたい場合には、Excel Driver、CSV Driver、JSON Driver をご利用ください。
Dropbox にはSQL でデータアクセスが可能です。Files エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, Name FROM Files WHERE Id = '1'"
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、Dropbox のデータ 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,'files_data.csv')
CData Python Connector for Dropbox を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Dropbox のデータ 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。
Dropbox Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Dropbox のデータ 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。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.dropbox as mod cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT Id, Name FROM Files WHERE Id = '1'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Name') etl.tocsv(table2,'files_data.csv')