Python でWebex 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、Webex 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Webex 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。Webex 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Webex 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Webex 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 Webex Connector からWebex への接続を行います
cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Webex.apip;Authscheme=OAuth;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;ProfileSettings='Scope=your_scopes';")
Webex への認証では、OAuth 標準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。
OAuth 認証の設定
まず、Webex に OAuth アプリケーションを登録する必要があります。登録するには、Webex Developer Portal に移動して、新しいインテグレーションを作成します。OAuth アプリケーションには client id と client secret が割り当てられます。
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:OAuth に設定します。
- InitiateOAuth:GETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使うと、OAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。
- OAuthClientId:アプリ設定で指定された client_id に設定します。
- OAuthClientSecret:アプリ設定で指定された client_secret に設定します。
- CallbackURL:アプリ設定で指定されたリダイレクト URI に設定します。
- Scope:ProfileSettings に設定して、認可時にリクエストする OAuth スコープを指定します。複数のスコープはスペースで区切ることができます(例:ProfileSettings='Scope=spark:all spark:kms')。
接続文字列の例:
Profile=C:\profiles\Webex.apip;Authscheme=OAuth;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;ProfileSettings='Scope=your_scopes';
Webex をクエリするSQL 文の作成
Webex にはSQL でデータアクセスが可能です。AdminAuditEvents エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT , FROM AdminAuditEvents WHERE OrgId = 'org123'"
Webex 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、Webex 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,'adminauditevents_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、Webex 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
Webex Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Webex 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\Webex.apip;Authscheme=OAuth;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;ProfileSettings='Scope=your_scopes';")
sql = "SELECT , FROM AdminAuditEvents WHERE OrgId = 'org123'"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'')
etl.tocsv(table2,'adminauditevents_data.csv')