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Python でMisoca のデータを変換・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、Misoca のデータを変換後に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 API とpetl フレームワークを使って、Misoca 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Misoca 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。Misoca 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Misoca 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Misoca のデータを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.api as mod

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

cnxn = mod.connect("Profile=Misoca.apip;Authscheme=OAuth;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

まず、OAuth アプリを作成する必要があります。 https://app.misoca.jp/oauth2/applications に移動し、「新しいアプリケーションを作成する」ボタンをクリックしてください。アプリケーション名を入力し、リダイレクトURL を指定して、「登録する」をクリックします。そうすると、クライアントシークレットとクライアントID が表示されます。

次に、プロファイルをダウンロードしてドライバーがアクセス可能な場所に配置します。こちらからプロファイルをダウンロードして、「C:/profiles/」 などに設置してください。

以下の接続プロパティを設定した後、接続の準備が整います。

  • AuthScheme:OAuth に設定してください。
  • OAuthClientID:アプリケーション設定で指定されたOAuth クライアントID に設定してください。
  • OAuthClientSecret:アプリケーション設定で指定されたOAuth クライアントシークレットに設定してください。
  • CallbackURL:アプリケーション設定で指定したリダイレクトURI に設定してください。
  • InitiateOAuth:GETANDREFRESH に設定してください。InitiateOAuth を使用して、OAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。

Misoca をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT RecipientName, RecipientMailAddress FROM Contacts WHERE Id = '1'"

Misoca 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、Misoca のデータ を取得して、RecipientMailAddress 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,'RecipientMailAddress')

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

CData Python Connector for API を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Misoca 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。

おわりに

Misoca Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Misoca 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。



フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.api as mod

cnxn = mod.connect("Profile=Misoca.apip;Authscheme=OAuth;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT RecipientName, RecipientMailAddress FROM Contacts WHERE Id = '1'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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

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