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Eloqua Python Connector 相談したいOracle Eloqua 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Oracle Eloqua をシームレスに統合。
CData
こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
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 OracleEloqua とpetl フレームワークを使って、Oracle Eloqua 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Oracle Eloqua 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。Oracle Eloqua 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Oracle Eloqua 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)。
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
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.oracleeloqua as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Oracle Eloqua Connector からOracle Eloqua への接続を行います
cnxn = mod.connect("User=user;Password=password;Company=CData;")
Oracle Eloqua への標準的な認証方法は、ログインメソッドによるものです。ログインメソッドでは、Company を設定し、User およびPassword をログインに使用するクレデンシャルに設定する必要があります。このメソッドは、SSL でHTTP Basic 認証を使用します。
あるいは、Oracle Eloqua OAuth 認証を使用して接続することもできます。これは、ユーザー名やパスワードへのアクセスを保有していない場合や、それらを使いたくない場合に使用できます。OAuth は、他のユーザーが彼らのデータにアクセスできるようにするのに適しています。ログインクレデンシャルを使う方法は、自分のデータへのアクセスに適しています。
Oracle Eloqua にはSQL でデータアクセスが可能です。Campaign エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Name, ActualCost FROM Campaign WHERE ShipCity = 'New York'"
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、Oracle Eloqua データ を取得して、ActualCost 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,'ActualCost') etl.tocsv(table2,'campaign_data.csv')
CData Python Connector for OracleEloqua を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Oracle Eloqua 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。
Oracle Eloqua Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Oracle Eloqua 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。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.oracleeloqua as mod cnxn = mod.connect("User=user;Password=password;Company=CData;") sql = "SELECT Name, ActualCost FROM Campaign WHERE ShipCity = 'New York'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'ActualCost') etl.tocsv(table2,'campaign_data.csv')