Adobe Target のデータをPythonのpetlでETL処理する方法｜CData Connect AI
CData Connect AI の Python SDK と petl フレームワークを使うと、Adobe Target のデータをローカルにドライバーをインストールすることなく、Pythonで直接抽出・変換・ロードするETLパイプラインを構築できます。パーソナルアクセストークンで接続し、数行のコードで設定完了です。
Python は豊富なモジュールのエコシステムを備えているため、素早く作業に取りかかり、システムをより効果的に連携できます。CData Connect AI Python SDK と petl フレームワークを使えば、Adobe Target のデータを抽出・変換して CSV などに出力する Adobe Target 連携のアプリケーションやパイプラインを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、petl を使ってAdobe Target のデータを抽出・変換し、CSV ファイルに書き出す方法をご紹介します。
Connect AI Python SDK（cdata-connect-ai）は DB-API 2.0（PEP 249）に準拠したクライアントなので、petl は etl.fromdb を使って SDK の接続から直接読み取れます。ソースごとにドライバーをインストールする必要はありません。パーソナルアクセストークンで接続して、パイプラインを構築しましょう。
Python + petl でできること
Adobe Target データの定期抽出パイプライン構築
SQL クエリで取得した Adobe Target のレコードを petl の etl.fromdb で抽出し、etl.sort などの変換処理をはさんでから CSV に書き出す、軽量な ETL パイプラインを構築できます。
複数データソースとの統合分析
DB-API 2.0 準拠のクライアントなので、同じコードパターンで Adobe Target 以外のデータソースにも接続でき、petl 上で結合・整形してから任意の出力先にロードできます。
Adobe Target への書き戻し処理の自動化
書き込みに対応した権限を持つ PAT で接続していれば、cursor.executemany を使ったバッチ INSERT により、変換済みデータを Adobe Target に自動で書き戻す処理を組み込めます。
Connect AI で Adobe Target に接続する方法は？
CData Connect AI では、直感的なクリック操作ベースのインターフェースでデータソースに接続できます。
- Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 Add Connection をクリックします
- 「Add Connection」パネルから「Adobe Target」を選択します
-
Adobe Target に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Adobe Target に接続するには、以下に記載されているOAuth 接続プロパティとともにTenant プロパティを指定する必要があります。他の接続プロパティは処理動作に影響を与える可能性がありますが、接続には影響しません。
以下のステップでTenant 名を確認できます。
- Adobe Experience にログインします。URL は「https://experience.adobe.com/#/@mycompanyname/preferences/general-section」です。
- 「/#/@」の後の値を抽出します。この例では「mycompanyname」です。
- Tenant 接続プロパティをその値に設定します。
ユーザーアカウント（OAuth）
すべてのユーザーアカウントフローでAuthScheme をOAuthClient に設定する必要があります。
注意：OAuth を介したAdobe 認証では、2週間ごとにトークンを更新する必要があります。
すべてのアプリケーション
CData では、OAuth 認証を簡素化する組み込みOAuth アプリケーションを提供しています。または、カスタムOAuth アプリケーションを作成することもできます。詳細については、ヘルプドキュメントの「カスタムOAuthアプリの作成」をご確認ください。
OAuth アクセストークンの取得
接続するには以下のプロパティを設定します：
- InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定して、OAuth 交換を自動的に実行し、必要に応じてOAuthAccessToken を更新します。
- OAuthClientId：アプリを登録した際に割り当てられたクライアントID に設定します。
- OAuthClientSecret：アプリを登録した際に割り当てられたクライアントシークレットに設定します。
- CallbackURL：アプリを登録した際に定義されたリダイレクトURI に設定します。例：https://localhost:3333
これらの設定により、CData 製品はAdobe Target からアクセストークンを取得し、それを使用してデータを要求します。OAuth値はOAuthSettingsLocation で指定された場所に保存され、接続間で確実に保持されます。
- 「Save & Test」をクリックします
- 「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。
パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する
Python SDK は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使って Connect AI に認証します。アクセスの粒度を保つために、アプリケーションごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。
- Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして、設定ページを開きます。
- 設定ページの Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
- PAT に名前を付けて Create をクリックします。
- パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして安全な場所に保管してください。
必要なモジュールをインストールする方法は？
pip ユーティリティを使って、SDK と petl フレームワークをインストールします。
pip install cdata-connect-ai pip install petl
Python で Adobe Target のデータの ETL アプリを構築する方法は？
必要なモジュールをインストールしたら、ETL アプリを構築する準備は完了です。以下にコードスニペットを紹介しますが、完全なソースコードは記事の末尾に掲載しています。
まずモジュールをインポートし、アカウントのメールアドレスと PAT で Connect AI に接続します。
import petl as etl
import cdata_connect_ai
conn = cdata_connect_ai.connect(
username="[email protected]",
password="<your_pat>",
)
Adobe Target をクエリする SQL ステートメントを作成する方法は？
SQL を使って、Adobe Target をクエリするステートメントを作成します。この記事では、Activities エンティティからデータを読み取ります。識別子は <Connection>.<Schema>.<Table> という3つの部分で構成されており、接続名はデフォルトでソース名（例：AdobeTarget1）になります。
sql = (
"SELECT Id, Name "
"FROM [AdobeTarget1].[AdobeTarget].[Activities] "
"WHERE Type = 'AB'"
)
Adobe Target のデータの抽出・変換・ロードを実装する方法は？
接続とクエリが準備できたら、petl を使ってAdobe Target のデータを抽出・変換・ロードします。この例では、Adobe Target のデータを抽出し、Name カラムでデータを並べ替えて、CSV ファイルにロードします。
table1 = etl.fromdb(conn, sql) table2 = etl.sort(table1, 'Name') etl.tocsv(table2, 'activities_data.csv')
Adobe Target は Connect AI では読み取り専用のソースのため、このパイプラインではAdobe Target のデータの抽出と変換はできますが、行の書き戻しはできません。抽出が完了したら接続を閉じましょう。
conn.close()
CData Connect AI Python SDK を使えば、petl のような ETL パッケージでのデータへの直接アクセスも含め、通常のデータベースと同じようにAdobe Target のデータを扱えます。
関連情報と無料トライアル
これで、CData Connect AI Python SDK を使って、petl でリアルタイムのAdobe Target のデータをパイプライン処理できるようになりました。Adobe Target（および数百種類のその他のデータソース）への接続について詳しくは、Connect AI のページをご覧ください。
CData Connect AI の詳細、または無料トライアルにお申し込みください：
完全なソースコード
import petl as etl
import cdata_connect_ai
conn = cdata_connect_ai.connect(
username="[email protected]",
password="<your_pat>",
)
sql = (
"SELECT Id, Name "
"FROM [AdobeTarget1].[AdobeTarget].[Activities] "
"WHERE Type = 'AB'"
)
table1 = etl.fromdb(conn, sql)
table2 = etl.sort(table1, 'Name')
etl.tocsv(table2, 'activities_data.csv')
conn.close()