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 API とpetl フレームワークを使って、ユビレジ 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ユビレジ 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。ユビレジ 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 処理を直接ユビレジ 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.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 ユビレジ Connector からユビレジ への接続を行います
cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Ubiregi.apip;ProfileSettings='APIKey=your_api_token;MenuId=12345;'InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
Ubiregi に接続するには、Ubiregi API トークンとMenuId が必要です。API トークンはUbiregi のシステム統合ページで生成できます。生成したトークンは、ProfileSettings API Key 接続プロパティに設定してください。また、自身のUbiregi メニューページのURL「https://ubiregi.com/a/setting/menus/{MenuId}」でMenuId を確認できます(こちらの例の{MenuId} の箇所)。
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。
ユビレジ にはSQL でデータアクセスが可能です。Customers エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT AccountName, Fields FROM Customers 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、ユビレジ のデータ を取得して、Fields 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,'Fields') etl.tocsv(table2,'customers_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、ユビレジ 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。
ユビレジ Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、ユビレジ 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.api as mod cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Ubiregi.apip;ProfileSettings='APIKey=your_api_token;MenuId=12345;'InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT AccountName, Fields FROM Customers WHERE Id = '1'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Fields') etl.tocsv(table2,'customers_data.csv')