Python でGumroad 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、Gumroad 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、Gumroad 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Gumroad 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。Gumroad 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Gumroad 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Gumroad 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 Gumroad Connector からGumroad への接続を行います 

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Gumroad.apip;AuthScheme=OAuth;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;")

OAuth 認証の設定

Gumroad への認証では、OAuth 2.0 標準を使って自分自身のデータに接続する場合はもちろん、他のユーザーが各自のデータに接続できるようにする場合にも利用できます。これが推奨される認証方式です。

まず、Gumroad に OAuth アプリケーションを登録する必要があります。https://app.gumroad.com/settings/advanced の Gumroad アカウント設定にアクセスし、Applications セクションに移動して OAuth アプリケーションを作成できます。

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：OAuth に設定します。
  • InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定します。CData API Profile for Gumroad が OAuth プロセスを自動的に進め、アクセストークンを取得します。
  • 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リダイレクト URI に設定します。

接続文字列の例

Profile=C:\profiles\Gumroad.apip;AuthScheme=OAuth;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;

Gumroad をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT ,  FROM CustomFields WHERE ProductId = 'prod_abc123xyz'"

Gumroad 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、Gumroad 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,'customfields_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、Gumroad 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

Gumroad Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Gumroad 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\Gumroad.apip;AuthScheme=OAuth;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;")

sql = "SELECT ,  FROM CustomFields WHERE ProductId = 'prod_abc123xyz'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'')

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

はじめる準備はできましたか？

API Driver で Gumroad のライブデータに接続

Gumroad に接続

この記事の内容

関連記事