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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 GraphQL とpetl フレームワークを使って、GraphQL 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GraphQL 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。GraphQL 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GraphQL 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.graphql as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData GraphQL Connector からGraphQL への接続を行います
cnxn = mod.connect("AuthScheme=Basic;User=username;Password=password;URL=https://mysite.com;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
GraphQL サービスのURL を指定する必要があります。 ドライバーは2種類の認証をサポートします。
GraphQL にはSQL でデータアクセスが可能です。Users エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Name, Email FROM Users WHERE UserLogin = 'admin'"
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、GraphQL データ を取得して、Email 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,'Email') etl.tocsv(table2,'users_data.csv')
CData Python Connector for GraphQL を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、GraphQL 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。
GraphQL Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、GraphQL 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.graphql as mod cnxn = mod.connect("AuthScheme=Basic;User=username;Password=password;URL=https://mysite.com;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT Name, Email FROM Users WHERE UserLogin = 'admin'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Email') etl.tocsv(table2,'users_data.csv')