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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 ZohoProjects とpetl フレームワークを使って、Zoho Projects 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Zoho Projects 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。Zoho Projects 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Zoho Projects 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.zohoprojects as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Zoho Projects Connector からZoho Projects への接続を行います
cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
このコネクタはOAuth を使用してZoho Projects で認証します。CData Software はすでにZoho Projects にOAuth アプリケーションを登録しており、これを埋め込んで認証に使用します。
埋め込みクレデンシャルを使用する場合は、InitiateOAuth 接続プロパティを"GETANDREFRESH" に設定します。
独自のカスタムOAuth アプリを使用したい場合は、ヘルプドキュメントを参照してください。
Zoho Projects にはSQL でデータアクセスが可能です。Portals エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, Name FROM Portals WHERE CrmPartner = 'true'"
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、Zoho Projects 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,'portals_data.csv')
CData Python Connector for ZohoProjects を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Zoho Projects 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。
Zoho Projects Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Zoho Projects 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.zohoprojects as mod cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT Id, Name FROM Portals WHERE CrmPartner = 'true'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Name') etl.tocsv(table2,'portals_data.csv')