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Python でJSON データをETL

CData Python Connector for JSON を使って、Python petl でJSON services 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 JSON とpetl フレームワークを使って、JSON に連携するPython アプリや、JSON 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JSON services 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。JSON 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JSON 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)。

JSON Services への接続

JSON services 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。

See the Getting Started chapter in the data provider documentation to authenticate to your data source: The data provider models JSON APIs as bidirectional database tables and JSON files as read-only views (local files, files stored on popular cloud services, and FTP servers). The major authentication schemes are supported, including HTTP Basic, Digest, NTLM, OAuth, and FTP. See the Getting Started chapter in the data provider documentation for authentication guides.

After setting the URI and providing any authentication values, set DataModel to more closely match the data representation to the structure of your data.

The DataModel property is the controlling property over how your data is represented into tables and toggles the following basic configurations.

  • Document (default): Model a top-level, document view of your JSON data. The data provider returns nested elements as aggregates of data.
  • FlattenedDocuments: Implicitly join nested documents and their parents into a single table.
  • Relational: Return individual, related tables from hierarchical data. The tables contain a primary key and a foreign key that links to the parent document.

See the Modeling JSON Data chapter for more information on configuring the relational representation. You will also find the sample data used in the following examples. The data includes entries for people, the cars they own, and various maintenance services performed on those cars.

CData JSON 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JSON 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JSON 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.json as mod

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

cnxn = mod.connect("URI=C:\people.json;DataModel=Relational;")

JSON をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT [ personal.name.first ], [ personal.name.last ] FROM people WHERE [ personal.name.last ] = 'Roberts'"

JSON Services 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、JSON services を取得して、[ personal.name.last ] 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,'[ personal.name.last ]')

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

CData Python Connector for JSON を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、JSON services 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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JSON Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、JSON services 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.json as mod

cnxn = mod.connect("URI=C:\people.json;DataModel=Relational;")

sql = "SELECT [ personal.name.first ], [ personal.name.last ] FROM people WHERE [ personal.name.last ] = 'Roberts'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'[ personal.name.last ]')

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