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Python でSalesforce Marketing データをETL

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

Salesforce Marketing Data への接続

Salesforce Marketing 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。

Salesforce Marketing Cloud API への認証

User およびPassword をログインクレデンシャルに設定するか、sandbox アカウントに接続する場合はsandbox ユーザーのクレデンシャルに設定します。

Salesforce Marketing Cloud API への接続

デフォルトでは、本製品は本番環境に接続します。Salesforce Marketing Cloud sandbox アカウントを使用するには、UseSandbox をtrue に設定します。

デフォルトのインスタンスは、Web Services API s7 です。他のインスタンスを使用する場合は、Instance を設定できます。

CData Salesforce Marketing 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Salesforce Marketing 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Salesforce Marketing 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.sfmarketingcloud as mod

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

cnxn = mod.connect("User=myUser;Password=myPassword;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Salesforce Marketing をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Id, Status FROM Subscriber WHERE EmailAddress = 'john.doe@example.com'"

Salesforce Marketing 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、Salesforce Marketing data を取得して、Status 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,'Status')

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

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

製品の無償トライアル情報

Salesforce Marketing Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Salesforce Marketing 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.sfmarketingcloud as mod

cnxn = mod.connect("User=myUser;Password=myPassword;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT Id, Status FROM Subscriber WHERE EmailAddress = 'john.doe@example.com'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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