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MailChimp へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにMailChimp をシームレスに統合。

SQLAlchemy ORM を使って、Python でMailChimp データに連携する方法

CData Python Connector を使って、Python アプリケーションおよびスクリプトからSQLAlchemy 経由でMailChimp にOR マッピング可能に。

加藤龍彦
ウェブデベロッパー

最終更新日:2023-09-23
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CData

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Python ロゴ

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。CData Python Connector for MailChimp は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで MailChimp にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、MailChimp データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でMailChimp に連携して、データを取得、、更新、挿入、削除 する方法を説明します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

  1. MailChimp をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
  2. Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにMailChimp データを連携
  3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてMailChimp の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。

必要なモジュールのインストール

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MailChimp データをモデル化

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、MailChimp データに連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("mailchimp///?APIKey=myAPIKey")

APIKey をアカウント設定で生成したキーに設定するか、APIKey を提供する代わりにOAuth 標準を使用してアプリケーションを認証できます。OAuth を使用すると、他のユーザーが自身のデータにアクセスできるようになります。OAuth を使って認証するには、MailChimp にアプリを登録してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL を取得する必要があります。

OAuth の使用については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

MailChimp データ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、Lists 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 Lists(base):
	__tablename__ = "Lists"
	Name = Column(String,primary_key=True)
	Stats_AvgSubRate = Column(String)
	...

MailChimp データをクエリ

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("mailchimp///?APIKey=myAPIKey")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Lists).filter_by(Contact_Country="US"):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("Stats_AvgSubRate: ", instance.Stats_AvgSubRate)
	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

Lists_table = Lists.metadata.tables["Lists"]
for instance in session.execute(Lists_table.select().where(Lists_table.c.Contact_Country == "US")):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("Stats_AvgSubRate: ", instance.Stats_AvgSubRate)
	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。

MailChimp データの挿入(INSERT)

MailChimp データへの挿入には、マップされたクラスのインスタンスを定義し、アクティブな session に追加します。commit 関数を呼び出して、MailChimp にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Lists(Name="placeholder", Contact_Country="US")
session.add(new_rec)
session.commit()

MailChimp データを更新(UPDATE)

MailChimp データの更新には、更新するレコードをフィルタクエリとともにフェッチします。そして、フィールドの値を変更し、セッションでcommit 関数を呼んで、MailChimp にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Lists).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Contact_Country = "US"
session.commit()

MailChimp データを削除(DELETE)

MailChimp データの削除には、フィルタクエリと一緒に対象となるレコードをフェッチします。そして、アクティブsession でレコードを削除し、セッションでcommit 関数を呼び出して、該当するレコードの削除を実行します。

deleted_rec = session.query(Lists).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

MailChimp からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。

日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。

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