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

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

Templated への認証には、API キーが必要です。API キーは、Templated Dashboard の API Key タブ（app.templated.io > Dashboard > API Key）から取得できます。

API キー認証の設定

以下の接続プロパティを設定して接続を確立してください：

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

接続文字列の例：

Profile=C:\profiles\Templated.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings='APIKey=my_api_key';

Templated をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT ,  FROM Account WHERE  = ''"

Templated 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、Templated 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,'account_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、Templated 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

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

sql = "SELECT ,  FROM Account WHERE  = ''"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'')

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