Python でCalendly のデータを変換・出力するETL 処理を作る方法
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 API とpetl フレームワークを使って、Calendly 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Calendly 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。Calendly 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Calendly 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Calendly 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.api as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Calendly Connector からCalendly への接続を行います
cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Calendly.apip;ProfileSettings='APIKey=your_api_token';")
まず、Profile 接続プロパティをディスク上のCalendly プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\CalendlyProfile.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティをCalendly の接続文字列に設定します（以下を参照）。
Calendly API プロファイル設定
Calendly に認証するには、API キーを提供します。Calendly API キーは、Calendly アカウントの「Integrations」>「API & Webhooks」>「Generate New Token」で確認できます。ProfileSettings 接続プロパティにAPIKey を設定します。
Calendly をクエリするSQL 文の作成
Calendly にはSQL でデータアクセスが可能です。OrganizationScheduledEvents エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Uri, Name FROM OrganizationScheduledEvents WHERE EventType = 'Meeting'"
Calendly 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、Calendly 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,'organizationscheduledevents_data.csv')
CData Python Connector for API を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Calendly 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
Calendly Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Calendly 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.api as mod
cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Calendly.apip;ProfileSettings='APIKey=your_api_token';")
sql = "SELECT Uri, Name FROM OrganizationScheduledEvents WHERE EventType = 'Meeting'"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'Name')
etl.tocsv(table2,'organizationscheduledevents_data.csv')