Python でBugzilla データをETL

詳細情報をご希望ですか?

無償トライアル:

ダウンロードへ

製品の詳細情報へ:

Bugzilla Python Connector

Bugzilla へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにBugzilla をシームレスに統合。



CData Python Connector for Bugzilla を使って、Python petl でBugzilla data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。

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。CData Python Connector for Bugzilla とpetl フレームワークを使って、Bugzilla に連携するPython アプリや、Bugzilla データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。

CData Python Connector は、ビルトインされた効率的なデータプロセスにより、リアルタイムBugzilla data データにPython からアクセスし、高いパフォーマンスと接続性を発揮します。Bugzilla に複雑なクエリを投げる際に、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Bugzilla 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込まれたSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(特にJOIN やSQL 関数など)。

Bugzilla Data への接続

Bugzilla data への連携は、RDB ソースへのアクセスと同感覚で行うことができます。必要な接続プロパティを使って接続文字列を作成します。本記事では、接続文字列をcreate_engine 関数のパラメータとして送ります。

Bugzilla アカウントには以下の接続プロパティで接続します:

  • URL: Bugzilla 開発者ページの(Home ページ)。
  • ApiKey: Bugzilla 開発者ページのPreferences -> API Keys で生成したAPI Key。

CData Bugzilla Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトでBugzilla にアクセスします。

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Bugzilla 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.bugzilla as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Bugzilla Connector からBugzilla への接続を行います

cnxn = mod.connect("Url=http://yourdomain/Bugzilla;APIKey=abc123;")

Bugzilla をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Id, Summary FROM Bugs WHERE Creator = 'user@domain.com'"

Bugzilla Data のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract(取得)、Transform(加工)、Load(ロード)を組みます。この例では、Bugzilla data を取得して、Summary 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,'Summary')

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

CData Python Connector for Bugzilla を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Bugzilla data 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。

製品の無償トライアル情報

Bugzilla Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Bugzilla data 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.bugzilla as mod

cnxn = mod.connect("Url=http://yourdomain/Bugzilla;APIKey=abc123;")

sql = "SELECT Id, Summary FROM Bugs WHERE Creator = 'user@domain.com'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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