Salesforce Data 360 のデータをPythonのpetlでETL処理する方法｜CData Connect AI

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpetlフレームワークで、リアルタイムのSalesforce Data 360 のデータを抽出・変換するETLパイプラインの構築方法を解説。

CData Connect AI の Python SDK と petl フレームワークを使うと、Salesforce Data 360 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、Salesforce Data 360 のデータを抽出・変換して CSV などに出力する Salesforce Data 360 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Salesforce Data 360 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

Salesforce Data 360 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 Salesforce Data 360 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 Salesforce Data 360 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。

Salesforce Data 360 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 Salesforce Data 360 に自動で書き戻す処理を組み込めます。

Connect AI で Salesforce Data 360 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。

  1. 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
    2. 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「Salesforce Data 360」を選択します
    3. データソースの選択
  3. Salesforce Data 360 に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    それでは、Salesforce Data 360 への認証方法を設定していきましょう。Salesforce Data 360 では、OAuth 標準による認証をサポートしています。

    OAuth 認証

    AuthScheme をOAuth に設定してください。

    デスクトップアプリケーション

    CData 製品では、デスクトップでの認証を簡略化する埋め込みOAuth アプリケーションを提供しています。

    また、Salesforce Data 360 コンソールで設定および登録するカスタムOAuth アプリケーションを使ってデスクトップから認証することもできます。詳しくは、ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリの作成をご確認ください。

    接続する前に、以下のプロパティを設定してください。

    • InitiateOAuth：GETANDREFRESH。InitiateOAuth を使用すれば、繰り返しOAuth の交換を行ったり、手動でOAuthAccessToken を設定する必要がなくなります
    • OAuthClientId（カスタムアプリケーションのみ）：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントID
    • OAuthClientSecret（カスタムアプリケーションのみ）：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントシークレット

    接続すると、CData 製品がデフォルトブラウザでSalesforce Data 360 のOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えてください。

    以下のようにドライバーがOAuth プロセスを完了します。

    • コールバックURL からアクセストークンを取得します
    • 古いトークンの期限が切れた際は、新しいアクセストークンを取得します
    • OAuthSettingsLocation にOAuth 値を保存し、接続間で永続化します

    Web アプリケーションやヘッドレスマシンを含むその他のOAuth 認証方法については、ヘルプドキュメントをご確認ください。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリックします
  5. 「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。 権限の更新

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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. PAT に名前を付けて Create をクリックします。 新しい PAT の作成
  4. 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 Salesforce Data 360 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>",
)

Salesforce Data 360 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、Salesforce Data 360 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、Account 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：SalesforceDataCloud1）になります。

sql = (
    "SELECT [Account ID], [Account Name] "
    "FROM [SalesforceDataCloud1].[SalesforceDataCloud].[Account] "
    "WHERE EmployeeCount = '250'"
)

Salesforce Data 360 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Salesforce Data 360 のデータを抽出・変換・ロードします。この例では、Salesforce Data 360 のデータを抽出し、[Account 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, '[Account Name]')

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

Salesforce Data 360 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Salesforce Data 360 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Salesforce Data 360 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Salesforce Data 360 のデータをパイプライン処理できるようになりました。Salesforce Data 360（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：

無料トライアル お問い合わせ


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 [Account ID], [Account Name] "
    "FROM [SalesforceDataCloud1].[SalesforceDataCloud].[Account] "
    "WHERE EmployeeCount = '250'"
)

table1 = etl.fromdb(conn, sql)

table2 = etl.sort(table1, '[Account Name]')

etl.tocsv(table2, 'account_data.csv')
conn.close()

はじめる準備はできましたか？

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：

無料トライアル

この記事の内容

関連記事