Adobe Target のデータにPythonで接続する方法｜CData Connect AI SDK

Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism

PythonのDB-API 2.0準拠コードでリアルタイムのAdobe Target のデータを読み取る方法を解説。CData Connect AI Python SDKとPAT認証で、pip install1つから10分で接続を実現します。

CData Connect AI Python SDK を使うと、標準的なDB-API 2.0のPythonコードでAdobe Target のデータをそのまま読み書きできます。プログラミング不要の他ツールと異なり、pandasやpetlなど既存のPythonエコシステムにそのまま組み込めます。パッケージのインストールからクエリ実行まで3ステップで完了します。

CData 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で、標準的な Python のデータベースコードでリアルタイムのAdobe Target のデータを取得・操作できます。接続まわりは Connect AI が引き受けてくれるので、パッケージを1つインストールしてパーソナルアクセストークンで認証するだけで、Adobe Target（および Connect AI に接続済みのその他すべてのソース）にクエリを実行できます。しかも sqlite3 や psycopg2 といったライブラリでおなじみの connect() / cursor() / fetchall() という同じパターンをそのまま使えます。

この記事では、Connect AI で Adobe Target に接続し、パーソナルアクセストークンを生成して SDK をインストールし、リアルタイムのAdobe Target のデータを読み取る（対応している場合は書き込む）までの流れをご紹介します。

事前準備

CData Connect AI のアカウント
Python 3.8 以降
有効な認証情報を持つアクティブな Adobe Target アカウント

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。
1. Adobe Experience にログインします。URL は「https://experience.adobe.com/#/@mycompanyname/preferences/general-section」です。
2. 「/#/@」の後の値を抽出します。この例では「mycompanyname」です。
3. 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。

SDK をインストールする

pip を使って PyPI から SDK をインストールします。

pip install cdata-connect-ai

接続して最初のクエリを実行する

アカウントのメールアドレスと PAT で接続したら、sys_tables にクエリを実行して、接続済みのソース全体で利用可能なテーブルを確認してみましょう。Connect AI の識別子は <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。

import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)
cur = conn.cursor()

# Discover what's available across your connected sources
cur.execute("SELECT CatalogName, SchemaName, TableName FROM sys_tables LIMIT 25")

for row in cur.fetchall():
    print(row)

結果から任意のテーブルを選び、直接クエリを実行してみましょう。

cur.execute(
    "SELECT Id, Name "
    "FROM [AdobeTarget1].[AdobeTarget].[Activities] "
    "LIMIT 10"
)

for row in cur.fetchall():
    print(row)

Adobe Target は Connect AI では読み取り専用のソースのため、SDK はクエリには対応していますが、INSERT、UPDATE、DELETE には対応していません。作業が終わったら接続を閉じましょう。

conn.close()

これがワークフローのすべてです。パッケージが1つ、PAT、そして標準的な DB-API 呼び出しだけ。SDK は通常の DB-API 接続を返すので、Python のデータエコシステムのほかのツールにもそのまま組み込めます。ここから先は、この同じ接続を使って、Adobe Target のデータを pandas に読み込んだり、petl で ETL パイプラインを構築したり、Dash の Web アプリを動かしたりできます。

Adobe Target のデータにPythonで接続する方法｜CData Connect AI SDK

事前準備

Connect AI で Adobe Target に接続する方法は？

ユーザーアカウント（OAuth）

すべてのアプリケーション

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する

SDK をインストールする

接続して最初のクエリを実行する

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