各製品の資料を入手。
詳細はこちら →CData
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 Quickbase とpetl フレームワークを使って、Quickbase 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Quickbase 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。Quickbase 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Quickbase 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.quickbase as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Quickbase Connector からQuickbase への接続を行います
cnxn = mod.connect("[email protected];Password=password;Domain=myinstance.quickbase.com;ApplicationToken=bwkxrb5da2wn57bzfh9xn24")
ユーザー資格情報で認証するには、次の接続プロパティを設定してください。
ユーザートークンで認証するには、次の接続プロパティを設定してください。
Quickbase にはSQL でデータアクセスが可能です。SampleTable_1 エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column2 = '100'"
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、Quickbase のデータ を取得して、Column1 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,'Column1') etl.tocsv(table2,'sampletable_1_data.csv')
CData Python Connector for Quickbase を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Quickbase 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。
Quickbase Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Quickbase 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.quickbase as mod cnxn = mod.connect("[email protected];Password=password;Domain=myinstance.quickbase.com;ApplicationToken=bwkxrb5da2wn57bzfh9xn24") sql = "SELECT Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column2 = '100'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Column1') etl.tocsv(table2,'sampletable_1_data.csv')