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

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

まず、Profile 接続プロパティをディスク上の Tavily プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\Tavily.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティを Tavily の接続文字列に設定します（以下を参照）。

Tavily API プロファイル設定

サインアップまたはログイン後、Tavily アカウントのダッシュボードから API キーを取得します。

Tavily をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Query, Answer FROM Search WHERE Query = 'artificial intelligence'"

Tavily 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、Tavily のデータ を取得して、Answer 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,'Answer')

etl.tocsv(table2,'search_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、Tavily 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

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

sql = "SELECT Query, Answer FROM Search WHERE Query = 'artificial intelligence'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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