本記事では CData サポート担当からこんなことを聞かれたらどこを確認すべきか?という観点で、よく頂くお問合せ内容をご紹介します。
記事はこちら →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のに役立ちます。CData Python Connector for GoogleAnalytics は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Google Analytics にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Google Analytics をビジュアライズできます。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でGoogle Analytics にリアルタイムアクセスし、クエリを実行し、結果をビジュアライズする方法を説明します。
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Google Analytics 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。Google Analytics 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Google Analytics 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)。
Google Analytics 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。
OAuth 認証標準を使用してGoogle Analytics に接続します。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。組織全体のアクセススコープを本製品に許可するには、サービスアカウントが必要です。下記で説明するとおり、本製品はこれらの認証フローをサポートします。
ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。次を設定して、接続してください。 Profile:接続するGoogle アナリティクスのプロファイル、またはビューに設定。この値はProfiles テーブルから取得できます。指定しない場合は、初めに返されたプロファイルが使われます。接続すると、本製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えます。本製品がOAuth プロセスを完了します。他のOAuth 認証フローについては、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。
以下の手順に従い、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクト経由でGoogle Analytics にアクセスします。
pip で、pandas & Matplotlib モジュールおよび、SQLAlchemy ツールキットをインストールします:
pip install pandas pip install matplotlib pip install sqlalchemy
以下のようにモジュールをインポートします:
import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engine
次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Google Analytics に連携するEngne を作成します。.
engine = create_engine("googleanalytics:///?Profile=MyProfile&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。
df = pandas.read_sql("""SELECT Browser, Sessions FROM Traffic WHERE Transactions = '0'""", engine)
DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Google Analytics data をグラフで表現してみます。show メソッドはグラフを新しいウィンドウに表示します。
df.plot(kind="bar", x="Browser", y="Sessions") plt.show()
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import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engin engine = create_engine("googleanalytics:///?Profile=MyProfile&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") df = pandas.read_sql("""SELECT Browser, Sessions FROM Traffic WHERE Transactions = '0'""", engine) df.plot(kind="bar", x="Browser", y="Sessions") plt.show()