Python でMicrosoft Exchange データをETL

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Exchange Python Connector

Microsoft Exchange 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Microsoft Exchange をシームレスに統合。



CData Python Connector for Microsoft Exchange を使って、Python petl でMicrosoft Exchange 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 Microsoft Exchange とpetl フレームワークを使って、Microsoft Exchange に連携するPython アプリや、Microsoft Exchange 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Microsoft Exchange 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。Microsoft Exchange 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Microsoft Exchange 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)。

Microsoft Exchange Data への接続

Microsoft Exchange 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。

Exchange への接続には、User およびPassword を指定します。さらに、接続するExchange サーバーのアドレスとサーバーに関連付けられたプラットフォームを指定します。

CData Microsoft Exchange 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Microsoft Exchange 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Microsoft Exchange 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.exchange as mod

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

cnxn = mod.connect("User='myUser@mydomain.onmicrosoft.com';Password='myPassword';Server='https://outlook.office365.com/EWS/Exchange.asmx';Platform='Exchange_Online';")

Microsoft Exchange をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT GivenName, Size FROM Contacts WHERE BusinnessAddress_City = 'Raleigh'"

Microsoft Exchange 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、Microsoft Exchange data を取得して、Size 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,'Size')

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

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

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

cnxn = mod.connect("User='myUser@mydomain.onmicrosoft.com';Password='myPassword';Server='https://outlook.office365.com/EWS/Exchange.asmx';Platform='Exchange_Online';")

sql = "SELECT GivenName, Size FROM Contacts WHERE BusinnessAddress_City = 'Raleigh'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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