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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 GoogleDrive とpetl フレームワークを使って、Google Drive 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Google Drive 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。Google Drive 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Google Drive 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.googledrive as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Google Drive Connector からGoogle Drive への接続を行います
cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
Google Drive はOAuth 認証標準を利用しています。各ユーザーやドメイン内のユーザーの代わりに、CData 製品がGoogle API にアクセスすることを許可できます。 接続すると、CData 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。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。
詳細はヘルプドキュメントを参照してください。
尚、CData 製品はGoogle Drive のファイルの一覧表示やユーザー管理情報の取得用です。Google Drive に保管されているExcel、CSV、JSON などのファイル内のデータを読み込みたい場合には、Excel Driver、CSV Driver、JSON Driver をご利用ください。
Google Drive にはSQL でデータアクセスが可能です。Files エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Name, Size FROM Files WHERE Starred = 'true'"
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、Google Drive データ 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,'files_data.csv')
CData Python Connector for GoogleDrive を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Google Drive 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。
Google Drive 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 Drive 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.googledrive as mod cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT Name, Size FROM Files WHERE Starred = 'true'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Size') etl.tocsv(table2,'files_data.csv')