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

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Landbot.apip;AuthScheme=APIKey;APIKey=your_agent_token_here;")

API キー認証の設定

Landbot はトークンベースの認証を使用します。Landbot アカウントの Settings > Account から agent トークンを取得してください。

以下の接続プロパティを設定します：

• AuthScheme：APIKey に設定します。
• APIKey：Landbot の agent トークンに設定します。

接続文字列のサンプル

Profile=C:\profiles\Landbot.apip;AuthScheme=APIKey;APIKey=your_agent_token_here;

Landbot をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT ,  FROM Agents WHERE  = ''"

Landbot 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、Landbot 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,'agents_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、Landbot 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

Landbot Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Landbot 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\Landbot.apip;AuthScheme=APIKey;APIKey=your_agent_token_here;")

sql = "SELECT ,  FROM Agents WHERE  = ''"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'')

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