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UM SaaS Cloud 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UM SaaS Cloud をシームレスに統合。

Python でUM SaaS Cloud 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、UM SaaS Cloud 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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Python ロゴ

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 UMSaaSCloud とpetl フレームワークを使って、UM SaaS Cloud 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UM SaaS Cloud 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。UM SaaS Cloud 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UM SaaS Cloud 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UM SaaS Cloud 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.umsaascloud as mod

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

cnxn = mod.connect("AuthScheme=Basic;User=myUser;Password=myPassword;Security Token=myToken;")

UM SaaS Cloud 接続プロパティの取得・設定方法

デフォルトでは、本製品は本番環境に接続します。UMSaaSCloud sandbox アカウントを使用するには、UseSandboxtrue に設定します。ユーザー / パスワード認証を使用している場合は、User にsandbox のユーザー名を設定してください。

UM SaaS Cloud への認証

UM SaaS Cloud は、Basic、OAuth、OAuthJWT(コンシューマーキー)など、複数の認証方式をサポートしています。ここではBasic 認証について説明します。認証情報の詳しい取得方法や他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションを参照してください。

Basic 認証

Basic 認証は、セキュリティトークンとユーザー資格情報の使用に基づきます。Basic 認証を使用するには、AuthSchemeBasic に、UserPassword をログイン資格情報に設定し、SecurityToken を設定します。

デフォルトではSecurityToken が必要ですが、UM SaaS Cloud で信頼できるIP アドレスの範囲を設定することで、オプションにすることができます。

UM SaaS Cloud をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT BillingState, Name FROM Account WHERE Industry = 'Floppy Disks'"

UM SaaS Cloud 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、UM SaaS Cloud 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,'account_data.csv')

CData Python Connector for UMSaaSCloud を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、UM SaaS Cloud 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

UM SaaS Cloud Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、UM SaaS Cloud 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.umsaascloud as mod

cnxn = mod.connect("AuthScheme=Basic;User=myUser;Password=myPassword;Security Token=myToken;")

sql = "SELECT BillingState, Name FROM Account WHERE Industry = 'Floppy Disks'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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

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