Python でZoom のデータを変換・出力するETL 処理を作る方法

加藤龍彦
デジタルマーケティング

CData Python Connector とpetl モジュールを使って、Zoom のデータを変換後にCSV ファイルに吐き出すETL 処理を実装します。

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、Zoom 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Zoom 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。Zoom 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Zoom 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Zoom 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 Zoom Connector からZoom への接続を行います

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Zoom.apip;Authscheme=OAuth;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;")

まず、Profile 接続プロパティにZoom プロファイルのディスク上の場所を設定します（例：C:\profiles\Zoom.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティにZoom の接続文字列を設定します（以下を参照）。

Zoom API プロファイル設定

Zoom に認証するには、OAuth 標準を使用して自分のデータに接続したり、他のユーザーが自分のデータに接続できるようにします。

まず、OAuth アプリを作成します。https://marketplace.zoom.us/develop/create に移動し、OAuth セクションのCreate をクリックします。アプリが個々のユーザー用かアカウント全体用かを選択し、アプリを公開するためのボックスのチェックを外します。アプリに名前を付けてCreate をクリックします。その後、Client Secret とClient ID が提供されます。

以下の接続プロパティを設定すると、接続の準備が整います：

AuthScheme：OAuth に設定します。
InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使用して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ているOAuth Client ID を設定します。
OAuthClientSecret：アプリ設定で指定されているOAuth Client Secret を設定します。
CallbackURL：アプリ設定で指定したRedirect URI を設定します。

Zoom をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Id, JobTitle FROM MeetingRegistrants WHERE State = 'NC'"

Zoom 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、Zoom のデータを取得して、JobTitle 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,'JobTitle')

etl.tocsv(table2,'meetingregistrants_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、Zoom 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

Zoom Python Connector の30日の無償トライアルをぜひダウンロードして、Zoom 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\Zoom.apip;Authscheme=OAuth;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;")

sql = "SELECT Id, JobTitle FROM MeetingRegistrants WHERE State = 'NC'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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

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