au Wowma 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au Wowma のデータを抽出・変換・ロードするETLパイプラインの構築方法を解説。読み取りから書き込みまで対応します。

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

au Wowma 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 au Wowma 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 au Wowma 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。

au Wowma 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 au Wowma に自動で書き戻す処理を組み込めます。

Connect AI で au Wowma 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「au Wowma」を選択します
    3. データソースの選択
  3. au Wowma に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    au PAY マーケットに接続するには、ShopId およびApiKey が必要です。

    au PAY マーケットへのアクセスの設定

    ShopId およびApiKey を取得するには、以下の手順に従ってください。

    • Wow! manager サイトにログインして、「各種お申し込み」メニューの「API利用申請」に移動します。
    • API利用規約に同意します。
    • 「APIキーの発行はこちら」をクリックします。
    • 「発行」ボタンをクリックして、API キーを生成します。
    • 「接続元IPアドレスを登録」に、対象とするIP アドレスを入力します。
    • 「登録」ボタンをクリックして、設定を保存します。

    au PAY マーケットアカウントの認証

    次の接続プロパティを設定して接続します。

    • ShopId：接続先のau PAY マーケットShop ID を設定。
    • ApiKey：API キーを設定。au PAY マーケットストアアカウントから取得したAPI キーです。
    • UseSandbox：Sandbox 環境に接続する場合はTrue を設定。
    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 au Wowma 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>",
)

au Wowma 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、au Wowma 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、Items 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：auPAYMarket1）になります。

sql = (
    "SELECT ItemCode, Price "
    "FROM [auPAYMarket1].[auPAYMarket].[Items] "
    "WHERE ItemCode = '99a87c0x3'"
)

au Wowma 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au Wowma のデータを抽出・変換・ロードします。この例では、au Wowma のデータを抽出し、Price 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, 'Price')

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

新しい行を au Wowma に書き戻す方法は？

au Wowma が書き込みに対応している場合は、バッチ INSERT で行を書き戻せます。SDK の executemany は、@name のプレースホルダーと、1行につき1つのパラメータ辞書のリストを受け取ります。

cur = conn.cursor()
cur.executemany(
    "INSERT INTO [auPAYMarket1].[auPAYMarket].[Items] (ItemCode, Price) "
    "VALUES (@val1, @val2)",
    [
        {"@val1": "New value 1", "@val2": "New value 1"},
        {"@val1": "New value 2", "@val2": "New value 2"},
    ],
)
print(f"Rows inserted: {cur.rowcount}")

conn.close()

注意：書き込み可能なソースであっても、読み取り専用の PAT や接続権限では書き込み操作は拒否されます。

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

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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 ItemCode, Price "
    "FROM [auPAYMarket1].[auPAYMarket].[Items] "
    "WHERE ItemCode = '99a87c0x3'"
)

table1 = etl.fromdb(conn, sql)

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

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

cur = conn.cursor()
cur.executemany(
    "INSERT INTO [auPAYMarket1].[auPAYMarket].[Items] (ItemCode, Price) "
    "VALUES (@val1, @val2)",
    [
        {"@val1": "New value 1", "@val2": "New value 1"},
        {"@val1": "New value 2", "@val2": "New value 2"},
    ],
)
print(f"Rows inserted: {cur.rowcount}")
conn.close()

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