Python でProcore のデータを変換・出力するETL 処理を作る方法

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
CData Python Connector とpetl モジュールを使って、Procore のデータを変換後にCSV ファイルに吐き出すETL 処理を実装します。

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、Procore 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Procore 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。Procore 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Procore 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Procore 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 Procore Connector からProcore への接続を行います

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Procore.apip;Authscheme=OAuth;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;")

まず、Profile 接続プロパティにProcore プロファイルのディスク上の場所を設定します(例:C:\profiles\Procore.apip)。次に、ProfileSettings 接続プロパティにProcore の接続文字列を設定します(以下を参照)。

Procore API プロファイル設定

Procore に認証し、自分のデータに接続したり、他のユーザーが自分のデータに接続できるようにするには、OAuth 標準を使用できます。

まず、Procore にOAuth アプリケーションを登録します。Developer Account にログインし、Create New App に移動することで登録できます。アプリを登録するために必要なすべてのステップに従います。まずSandbox Manifest の新しいバージョンを作成し、Production に昇格させてProduction Credentials を取得します。OAuth アプリケーションにはclient id とclient secret が割り当てられます。

以下の接続プロパティを設定すると、接続の準備が整います:

  • AuthScheme:OAuth に設定します。
  • InitiateOAuthGETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使用してOAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。
  • OAuthClientId:アプリ設定で指定されているclient_id を設定します。
  • OAuthClientSecret:アプリ設定で指定されているclient_secret を設定します。
  • CallbackURL:アプリ設定で指定されているRedirect URI を設定します。

Procore をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Id, Name FROM Companies WHERE IsActive = 'true'"

Procore 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、Procore のデータ を取得して、Name 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,'Name')

etl.tocsv(table2,'companies_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、Procore 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

Procore Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Procore 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\Procore.apip;Authscheme=OAuth;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;")

sql = "SELECT Id, Name FROM Companies WHERE IsActive = 'true'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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

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