Python でMouseflow 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、Mouseflow 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Mouseflow 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。Mouseflow 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Mouseflow 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Mouseflow 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 Mouseflow Connector からMouseflow への接続を行います
cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Mouseflow.apip;ProfileSettings='User=your_email;Password=your_api_key;Region=us';")
まず、Profile 接続プロパティをディスク上の Mouseflow プロファイルの場所に設定します(例:C:\profiles\Mouseflow.apip)。次に、ProfileSettings 接続プロパティを Mouseflow の接続文字列に設定します(以下を参照)。
Mouseflow API プロファイル設定
Mouseflow アカウント設定の API > API Key から API キーを取得します。リージョン(us または eu)はアカウントの URL から判断できます。
Mouseflow をクエリするSQL 文の作成
Mouseflow にはSQL でデータアクセスが可能です。FeedbackCampaigns エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT WebsiteId, CampaignId FROM FeedbackCampaigns WHERE Enabled = 'true'"
Mouseflow 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、Mouseflow のデータ を取得して、CampaignId 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,'CampaignId') etl.tocsv(table2,'feedbackcampaigns_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、Mouseflow 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
Mouseflow Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Mouseflow 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\Mouseflow.apip;ProfileSettings='User=your_email;Password=your_api_key;Region=us';")
sql = "SELECT WebsiteId, CampaignId FROM FeedbackCampaigns WHERE Enabled = 'true'"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'CampaignId')
etl.tocsv(table2,'feedbackcampaigns_data.csv')