SQLAlchemy ORM を使って、Python でGoogle Analytics データに連携

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 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 data をビジュアライズできます。 本記事では、SQLAlchemy でGoogle Analytics に連携して、データを取得、 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 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。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 Data への接続

Google Analytics 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。

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。

以下の手順でSQLAlchemy をインストールして、Python オブジェクトからGoogle Analytics に接続します。

必要なモジュールのインストールs

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

Python でGoogle Analytics Data をモデル化します

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 data 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")

Google Analytics Data のマッピングクラスの宣言

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、Traffic 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 Traffic(base):
	__tablename__ = "Traffic"
	Browser = Column(String,primary_key=True)
	Sessions = Column(String)
	...

Google Analytics Data をクエリ

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。

query メソッドを使う

engine = create_engine("googleanalytics///?Profile=MyProfile&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Traffic).filter_by(Transactions="0"):
	print("Browser: ", instance.Browser)
	print("Sessions: ", instance.Sessions)
	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。

execute メソッドを使う

Traffic_table = Traffic.metadata.tables["Traffic"]
for instance in session.execute(Traffic_table.select().where(Traffic_table.c.Transactions == "0")):
	print("Browser: ", instance.Browser)
	print("Sessions: ", instance.Sessions)
	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。

製品の無償トライアル情報

Google Analytics Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Google Analytics 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。