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

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Pingdom.apip;ProfileSettings='APIKey=your_api_token';")

まず、Profile 接続プロパティをディスク上の Pingdom プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\Pingdom.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティを Pingdom の接続文字列に設定します（以下を参照）。

Pingdom API プロファイル設定

Pingdom アカウントで、Integrations > The Pingdom API に移動し、新しい API トークンを作成して API キーとして使用します。

Pingdom をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT UserId, Username FROM Actions WHERE Status = 'delivered'"

Pingdom 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、Pingdom のデータ を取得して、Username 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,'Username')

etl.tocsv(table2,'actions_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、Pingdom 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

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

sql = "SELECT UserId, Username FROM Actions WHERE Status = 'delivered'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Username')

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