Procore 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、Procore 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、Procore のデータを抽出・変換して CSV などに出力する Procore 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Procore 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
Procore 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 Procore 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 Procore 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。
Procore 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 Procore に自動で書き戻す処理を組み込めます。
Connect AI で Procore 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「Procore」を選択します
-
Procore に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Procore に接続するには、Procore Developer Portal（https://developers.procore.com）でアプリケーションを登録します。Redirect URI には https://oauth.cdata.com/oauth/ を設定します。次に、以下を設定します。
- OAuth Client Id: Procore アプリケーションの Client ID。
- OAuth Client Secret: Procore アプリケーションの Client Secret。
Sign In をクリックして OAuth 認証を完了します。
- 「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 Procore 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>",
)
Procore 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、Procore 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、Companies 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：API1）になります。
sql = (
"SELECT Id, Name "
"FROM [API1].[API].[Companies] "
"WHERE IsActive = 'true'"
)
Procore 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Procore のデータを抽出・変換・ロードします。この例では、Procore のデータを抽出し、Name 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, 'Name') etl.tocsv(table2, 'companies_data.csv')
Procore 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Procore 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Procore 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Procore のデータをパイプライン処理できるようになりました。Procore（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, Name "
"FROM [API1].[API].[Companies] "
"WHERE IsActive = 'true'"
)
table1 = etl.fromdb(conn, sql)
table2 = etl.sort(table1, 'Name')
etl.tocsv(table2, 'companies_data.csv')
conn.close()