Python でClickUp 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、ClickUp 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ClickUp 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。ClickUp 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ClickUp 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ClickUp 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 ClickUp Connector からClickUp への接続を行います
cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\ClickUp.apip;ProfileSettings='APIKey=my_personal_token';")
まず、Profile 接続プロパティをディスク上のClickUp プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\ClickUp.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティをClickUp の接続文字列に設定します（以下を参照）。
ClickUp API プロファイル設定
ClickUp に認証するには、API キーを提供する必要があります。このトークンは、ユーザー設定のApps セクションで確認できます。ページ上部にパーソナルトークンを生成するオプションがあります。ProfileSettings プロパティにAPI Key をパーソナルトークンに設定して接続します。
ClickUp をクエリするSQL 文の作成
ClickUp にはSQL でデータアクセスが可能です。Tasks エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, Name FROM Tasks WHERE Priority = 'High'"
ClickUp 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、ClickUp 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,'tasks_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、ClickUp 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
ClickUp Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、ClickUp 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\ClickUp.apip;ProfileSettings='APIKey=my_personal_token';")
sql = "SELECT Id, Name FROM Tasks WHERE Priority = 'High'"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'Name')
etl.tocsv(table2,'tasks_data.csv')