Sendwithus 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、Sendwithus 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、Sendwithus のデータを抽出・変換して CSV などに出力する Sendwithus 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Sendwithus 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
Sendwithus 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 Sendwithus 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 Sendwithus 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。
Sendwithus 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 Sendwithus に自動で書き戻す処理を組み込めます。
Connect AI で Sendwithus 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「Sendwithus」を選択します
-
Sendwithus に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
まず、Profile 接続プロパティをディスク上の Sendwithus プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\Sendwithus.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティを Sendwithus の接続文字列に設定します（以下を参照）。
Sendwithus API プロファイル設定
Sendwithus アカウントの API Settings に移動し、Create new API Key を選択して認証情報を生成します。
- 「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 Sendwithus 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>",
)
Sendwithus 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、Sendwithus 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、CustomerLogs 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, Created "
"FROM [API1].[API].[CustomerLogs] "
"WHERE Status = 'sent'"
)
Sendwithus 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Sendwithus のデータを抽出・変換・ロードします。この例では、Sendwithus のデータを抽出し、Created 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, 'Created') etl.tocsv(table2, 'customerlogs_data.csv')
Sendwithus 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Sendwithus 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Sendwithus 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Sendwithus のデータをパイプライン処理できるようになりました。Sendwithus（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, Created "
"FROM [API1].[API].[CustomerLogs] "
"WHERE Status = 'sent'"
)
table1 = etl.fromdb(conn, sql)
table2 = etl.sort(table1, 'Created')
etl.tocsv(table2, 'customerlogs_data.csv')
conn.close()