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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 Zendesk とpetl フレームワークを使って、Zendesk 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Zendesk 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。Zendesk 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Zendesk 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.zendesk as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Zendesk Connector からZendesk への接続を行います
cnxn = mod.connect("URL=https://subdomain.zendesk.com;[email protected];Password=test123;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
接続するには、URL を設定して認証を提供します。URL は、Zendesk Support のURL:https://{subdomain}.zendesk.com です。
Zendesk は、Basic 認証またはOAuth 2 認証標準を利用しています。
ベーシック認証では、E メールアドレスとパスワード、もしくは、E メールアドレスとAPI token で接続します。User をE メールアドレスに設定し、次の方法でPassword とAPI Token を提供します。
詳細はヘルプドキュメントを参照してください。
Zendesk にはSQL でデータアクセスが可能です。Tickets エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, Subject FROM Tickets WHERE Industry = 'Floppy Disks'"
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、Zendesk のデータ を取得して、Subject 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,'Subject') etl.tocsv(table2,'tickets_data.csv')
CData Python Connector for Zendesk を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Zendesk 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。
Zendesk Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Zendesk 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.zendesk as mod cnxn = mod.connect("URL=https://subdomain.zendesk.com;[email protected];Password=test123;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT Id, Subject FROM Tickets WHERE Industry = 'Floppy Disks'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Subject') etl.tocsv(table2,'tickets_data.csv')