Monday.com 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、Monday.com 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、Monday.com のデータを抽出・変換して CSV などに出力する Monday.com 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Monday.com 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
Monday.com 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 Monday.com 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 Monday.com 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。
Monday.com 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 Monday.com に自動で書き戻す処理を組み込めます。
Connect AI で Monday.com 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「Monday.com」を選択します
-
Monday.com に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Monday 接続プロパティの取得・設定方法
Monday AuditLog API
Monday AuditLog API は、API トークンによる認証のみをサポートしています。
監査ログAPI トークンを生成するには:
- monday.com アカウントにログインします。
- 画面右上のアバター(画像アイコン)をクリックします。
- 表示されたメニューからAdministration を選択します。
- 左側のナビゲーションでSecurity をクリックします。
- Audit タブをクリックします。
- Monitor by API -> Copy をクリックして、AuditLog API トークンをコピーします。
API トークンを取得した後、以下の接続プロパティを設定します。
- Schema:"AuditLog" に設定。
- AuthScheme:Token
- APIToken:取得した監査ログAPI トークン
- URL:Monday アカウントURL。ログイン後、自身のMonday ホームページのURL をコピーできます。例:https://your-account-name.monday.com/。
Monday GraphQL API
Monday GraphQL API は、API トークンまたはOAuth 標準による認証をサポートしています。
API トークン
API トークンで接続するには、AuthScheme をToken に設定し、次の手順でAPIToken を取得します。
- monday.com アカウントにログインします。
- 画面右上のアバター(画像アイコン)をクリックします。
- 表示されたメニューからAdministration を選択します(管理者権限が必要です)。
- 左側のナビゲーションでConnections をクリックし、表示されたページでAPI タブをクリックします。
- Personal API Token で、Create token をクリックしてパーソナルAPI トークンを作成します。APIToken 接続プロパティをこの値に設定します。
- すでにトークンを作成している場合は、Personal API Token でCopy ボタンをクリックしてAPI トークンをコピーします。APIToken 接続プロパティをこの値に設定します。
OAuth で認証する場合は、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」セクションを参照してください。
- 「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 Monday.com 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>",
)
Monday.com 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、Monday.com 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、Invoices 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:Monday1)になります。
sql = (
"SELECT Id, DueDate "
"FROM [Monday1].[Monday].[Invoices] "
"WHERE Status = 'SENT'"
)
Monday.com 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Monday.com のデータを抽出・変換・ロードします。この例では、Monday.com のデータを抽出し、DueDate 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, 'DueDate') etl.tocsv(table2, 'invoices_data.csv')
Monday.com 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Monday.com 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Monday.com 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Monday.com のデータをパイプライン処理できるようになりました。Monday.com(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, DueDate "
"FROM [Monday1].[Monday].[Invoices] "
"WHERE Status = 'SENT'"
)
table1 = etl.fromdb(conn, sql)
table2 = etl.sort(table1, 'DueDate')
etl.tocsv(table2, 'invoices_data.csv')
conn.close()