Python でConvertAPI 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、ConvertAPI 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ConvertAPI 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。ConvertAPI 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ConvertAPI 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ConvertAPI 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 ConvertAPI Connector からConvertAPI への接続を行います
cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\ConvertAPI.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_api_key";")
ConvertAPI は API シークレットキー認証を使用します。ConvertAPI のシークレットは、リクエストの認証に使われます。API シークレットは、ConvertAPI ダッシュボードのアカウント設定で確認できます。
API キー認証の設定
以下の接続プロパティを設定して接続を確立してください:
- AuthScheme:APIKey に設定します。
- APIKey:ConvertAPI の API シークレットキーに設定します。
接続文字列の例:
Profile=C:\profiles\ConvertAPI.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_api_key";
ConvertAPI をクエリするSQL 文の作成
ConvertAPI にはSQL でデータアクセスが可能です。User エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT , FROM User WHERE = ''"
ConvertAPI 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、ConvertAPI のデータ を取得して、 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,'') etl.tocsv(table2,'user_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、ConvertAPI 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
ConvertAPI Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、ConvertAPI 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\ConvertAPI.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_api_key";")
sql = "SELECT , FROM User WHERE = ''"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'')
etl.tocsv(table2,'user_data.csv')