ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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Freshdesk Python Connector 相談したいFreshdesk へのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにFreshdesk 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 FreshDesk とpetl フレームワークを使って、Freshdesk 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Freshdesk 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。Freshdesk 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Freshdesk 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.freshdesk as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Freshdesk Connector からFreshdesk への接続を行います
cnxn = mod.connect("Domain=MyDomain;APIKey=myAPIKey;")
FreshDesk はbasic 認証を使用します。データへの接続には、次の接続プロパティを設定してください。
Freshdesk にはSQL でデータアクセスが可能です。Tickets エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, Name FROM Tickets WHERE Status = '2'"
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、Freshdesk データ を取得して、Name 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,'Name') etl.tocsv(table2,'tickets_data.csv')
CData Python Connector for FreshDesk を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Freshdesk 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。
Freshdesk Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Freshdesk 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.freshdesk as mod cnxn = mod.connect("Domain=MyDomain;APIKey=myAPIKey;") sql = "SELECT Id, Name FROM Tickets WHERE Status = '2'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Name') etl.tocsv(table2,'tickets_data.csv')