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

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Productboard.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings='APIKey=your_api_key';")

認証

ProductBoard への認証では、API キー認証を使って自分のデータに接続したり、他のユーザーが各自のデータに接続できるようにしたりできます。

API キー認証の設定

API キーで認証するには、ProductBoard のワークスペース設定から API Key を取得します。

取得したら、AuthScheme を APIKey に設定し、API キーを指定して接続します：

• AuthScheme：APIKey に設定します。
• APIKey：ProductBoard の API キーに設定します。

Productboard をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT ,  FROM Features WHERE IsArchived = 'false'"

Productboard 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、Productboard のデータ を取得して、 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,'')

etl.tocsv(table2,'features_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、Productboard 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

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

sql = "SELECT ,  FROM Features WHERE IsArchived = 'false'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'')

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