Python でClio のデータを変換・出力するETL 処理を作る方法

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
CData Python Connector とpetl モジュールを使って、Clio のデータを変換後にCSV ファイルに吐き出すETL 処理を実装します。

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 API とpetl フレームワークを使って、Clio 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Clio 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。Clio 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Clio 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Clio 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 Clio Connector からClio への接続を行います 

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Clio.apip;ProfileSettings='Region=your_region';Authscheme=OAuth;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;")

まず、Profile 接続プロパティをディスク上のClio プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\Clio.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティをClio の接続文字列に設定します（以下を参照）。

Clio API プロファイル設定

Clio はOAuth ベースの認証を使用します。

まず、Clio でOAuth アプリケーションを登録します。Developer アカウントにログインし、Add ボタンをクリックして登録できます。ここでアプリケーションの詳細とスコープを入力します。これらの詳細は、Clio ユーザーがアプリケーションの認可を求められたときに表示されます。OAuth アプリケーションにはclient id（キー）とclient secret（シークレット）が割り当てられます。また、ProfileSettings 接続プロパティでRegion を設定します。

以下の接続プロパティを設定すると、接続できるようになります。

  • AuthScheme：OAuth に設定します。
  • InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使用して、OAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。
  • OAuthClientId：アプリ設定で指定されたclient_id に設定します。
  • OAuthClientSecret：アプリ設定で指定されたclient_secret に設定します。
  • CallbackURL：アプリ設定で指定されたRedirect URI に設定します。
  • Region：ProfileSettings でClio の地理的リージョンに設定します。デフォルトはapp.clio.com です。

Clio をクエリするSQL 文の作成

Clio にはSQL でデータアクセスが可能です。Bills エンティティからのデータを読み出します。 

sql = "SELECT Id, Total FROM Bills WHERE State = 'awaiting_payment'"

Clio 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、Clio のデータ を取得して、Total 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,'Total')

etl.tocsv(table2,'bills_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、Clio 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

Clio Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Clio 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\Clio.apip;ProfileSettings='Region=your_region';Authscheme=OAuth;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;")

sql = "SELECT Id, Total FROM Bills WHERE State = 'awaiting_payment'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Total')

etl.tocsv(table2,'bills_data.csv')

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