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Facebook Ads Python Connector 相談したいFacebook Ads データ連携用Python Connector ライブラリ。Facebook Ads データをpandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。
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。CData Python Connector for FacebookAds は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Facebook Ads にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Facebook Ads データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でFacebook Ads に連携して、データを取得、 する方法を説明します。
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
CData Python Connectors では、1.データソースとしてFacebook Ads の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします:
pip install sqlalchemy
モジュールのインポートを忘れずに行います:
import sqlalchemy
次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Facebook Ads データに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("facebookads///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
ほとんどのテーブルで、アプリケーション認証と同様にユーザー認証を必要とします。Facebook Ads はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。Facebook への認証には、組み込み認証を使用してブラウザ経由で完結することもできますし、Facebook にアプリを登録することで独自のOAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL を取得することもできます。
の設定方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。
任意で以下の項目を設定して、フィルタリングや集計を行うもできます。必要に応じてご利用ください。
接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、AdAccounts テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド(カラム)を定義します。
base = declarative_base() class AdAccounts(base): __tablename__ = "AdAccounts" AccountId = Column(String,primary_key=True) Name = Column(String) ...
マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。
engine = create_engine("facebookads///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(AdAccounts).filter_by(Name="Acct Name"): print("AccountId: ", instance.AccountId) print("Name: ", instance.Name) print("---------")
ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。
AdAccounts_table = AdAccounts.metadata.tables["AdAccounts"] for instance in session.execute(AdAccounts_table.select().where(AdAccounts_table.c.Name == "Acct Name")): print("AccountId: ", instance.AccountId) print("Name: ", instance.Name) print("---------")
より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。
このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。
日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。