ConstantContact のデータをPythonのpetlでETL処理する方法｜CData Connect AI

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpetlフレームワークで、リアルタイムのConstantContact のデータを抽出・変換するETLパイプラインの構築方法を解説。

CData Connect AI の Python SDK と petl フレームワークを使うと、ConstantContact 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、ConstantContact のデータを抽出・変換して CSV などに出力する ConstantContact 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ConstantContact 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

ConstantContact 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 ConstantContact 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 ConstantContact 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。

ConstantContact 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 ConstantContact に自動で書き戻す処理を組み込めます。

Connect AI で ConstantContact 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。

  1. 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
    2. 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「ConstantContact」を選択します
    3. データソースの選択
  3. ConstantContact に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

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

    ConstantContact API プロファイル設定

    ConstantContact はOAuth ベースの認証を使用します。

    まず、ConstantContact でOAuth アプリケーションを登録します。ConstantContact API ガイド（https://v3.developer.constantcontact.com/api_guide/index.html）の「MyApplications」>「New Application」から登録できます。OAuth アプリケーションにはclient id（API キー）が割り当てられ、client secret（シークレット）を生成できます。

    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：アプリ設定で指定したRedirect URI に設定します。
    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリックします
  5. 「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。 権限の更新

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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. PAT に名前を付けて Create をクリックします。 新しい PAT の作成
  4. 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 ConstantContact 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>",
)

ConstantContact 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、ConstantContact 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、Contacts 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：API1）になります。

sql = (
    "SELECT Id, EmailAddress "
    "FROM [API1].[API].[Contacts] "
    "WHERE CompanyName = 'Acme, Inc.'"
)

ConstantContact 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ConstantContact のデータを抽出・変換・ロードします。この例では、ConstantContact のデータを抽出し、EmailAddress 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, 'EmailAddress')

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

ConstantContact 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ConstantContact 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ConstantContact 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ConstantContact のデータをパイプライン処理できるようになりました。ConstantContact（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。

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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, EmailAddress "
    "FROM [API1].[API].[Contacts] "
    "WHERE CompanyName = 'Acme, Inc.'"
)

table1 = etl.fromdb(conn, sql)

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

etl.tocsv(table2, 'contacts_data.csv')
conn.close()

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