Excel Online のデータをPythonのpetlでETL処理する方法|CData Connect AI
CData Connect AI の Python SDK と petl フレームワークを使うと、Excel Online 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、Excel Online のデータを抽出・変換して CSV などに出力する Excel Online 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Excel Online 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
Excel Online 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 Excel Online 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 Excel Online 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。
Excel Online 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 Excel Online に自動で書き戻す処理を組み込めます。
Connect AI で Excel Online 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。
- 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
- 「Add Connection」パネルから「Excel Online」を選択します
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Excel Online に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
ワークブックに接続するには、Excel Online への認証を提供し、 次のプロパティを設定します。
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Workbook: ワークブックの名前かId に設定。利用可能なワークブックに関する情報のリストを表示する場合は、認証後にWorkbooks ビューに対してクエリを実行します。
- UseSandbox: Sandbox アカウントのワークブックに接続している場合はtrue に設定。それ以外の場合は、これを空のままにしてプロダクションアカウントに接続します。
OAuth 認証を使うこともできます。ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。 他のOAuth 認証フローについては、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。
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- 「Save & Test」をクリックします
- 「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

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。
- 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。
- 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。
- PAT に名前を付けて Create をクリックします。

- 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 Excel Online 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>",
)
Excel Online 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、Excel Online 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、Test_xlsx_Sheet1 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:ExcelOnline1)になります。
sql = (
"SELECT Id, Column1 "
"FROM [ExcelOnline1].[ExcelOnline].[Test_xlsx_Sheet1] "
"WHERE Column2 = 'Bob'"
)
Excel Online 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Excel Online のデータを抽出・変換・ロードします。この例では、Excel Online のデータを抽出し、Column1 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, 'Column1') etl.tocsv(table2, 'test_xlsx_sheet1_data.csv')
新しい行を Excel Online に書き戻す方法は?
Excel Online が書き込みに対応している場合は、バッチ INSERT で行を書き戻せます。SDK の executemany は、@name のプレースホルダーと、1行につき1つのパラメータ辞書のリストを受け取ります。
cur = conn.cursor()
cur.executemany(
"INSERT INTO [ExcelOnline1].[ExcelOnline].[Test_xlsx_Sheet1] (Id, Column1) "
"VALUES (@val1, @val2)",
[
{"@val1": "New value 1", "@val2": "New value 1"},
{"@val1": "New value 2", "@val2": "New value 2"},
],
)
print(f"Rows inserted: {cur.rowcount}")
conn.close()
注意:書き込み可能なソースであっても、読み取り専用の PAT や接続権限では書き込み操作は拒否されます。
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Excel Online 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Excel Online のデータをパイプライン処理できるようになりました。Excel Online(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。
CData Connect AI の詳細、または無料トライアルにお申し込みください:
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, Column1 "
"FROM [ExcelOnline1].[ExcelOnline].[Test_xlsx_Sheet1] "
"WHERE Column2 = 'Bob'"
)
table1 = etl.fromdb(conn, sql)
table2 = etl.sort(table1, 'Column1')
etl.tocsv(table2, 'test_xlsx_sheet1_data.csv')
cur = conn.cursor()
cur.executemany(
"INSERT INTO [ExcelOnline1].[ExcelOnline].[Test_xlsx_Sheet1] (Id, Column1) "
"VALUES (@val1, @val2)",
[
{"@val1": "New value 1", "@val2": "New value 1"},
{"@val1": "New value 2", "@val2": "New value 2"},
],
)
print(f"Rows inserted: {cur.rowcount}")
conn.close()