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Python でJira データをETL

CData Python Connector for Jira を使って、Python petl でJira data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。

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 Jira とpetl フレームワークを使って、Jira に連携するPython アプリや、Jira データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。

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Jira 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。Jira 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Jira 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)。

Jira Data への接続

Jira 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。

JIRA への接続には、User、Password およびURL を使います。URL はhttps://yoursitename.atlassian.net などです。

CData Jira Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトでJira にアクセスします。

必要なモジュールのインストール

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

Python でJira データをETL 処理するアプリを構築

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.jira as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Jira Connector からJira への接続を行います

cnxn = mod.connect("User=admin;Password=123abc;Url=https://yoursitename.atlassian.net;")

Jira をクエリするSQL 文の作成

Jira にはSQL でデータアクセスが可能です。Issues エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Summary, TimeSpent FROM Issues WHERE ReporterDisplayName = 'Bob'"

Jira Data のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract(取得)、Transform(加工)、Load(ロード)を組みます。この例では、Jira data を取得して、TimeSpent 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,'TimeSpent')

etl.tocsv(table2,'issues_data.csv')

CData Python Connector for Jira を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Jira data 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。

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



フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.jira as mod

cnxn = mod.connect("User=admin;Password=123abc;Url=https://yoursitename.atlassian.net;")

sql = "SELECT Summary, TimeSpent FROM Issues WHERE ReporterDisplayName = 'Bob'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'TimeSpent')

etl.tocsv(table2,'issues_data.csv')
 
 
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