Python でSendGrid データを変換・出力するETL 処理を作る方法

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 SendGrid とpetl フレームワークを使って、SendGrid 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SendGrid 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。SendGrid 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SendGrid 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）。

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SendGrid 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.sendgrid as mod

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

cnxn = mod.connect("User=admin;Password=abc123;")

SendGrid への接続をして、機能を利用するには、User およびPassword 接続プロパティを指定します。

制限された機能への接続には、APIKey 接続プロパティを代わりに設定します。詳しくは、ヘルプドキュメントの「Sendgrid への接続」を参照してください。

SendGrid をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Name, Clicks FROM AdvancedStats WHERE Type = 'Device'"

SendGrid データ のETL 処理

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、SendGrid データ を取得して、Clicks 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,'Clicks')

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

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

おわりに

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

フルソースコード

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

cnxn = mod.connect("User=admin;Password=abc123;")

sql = "SELECT Name, Clicks FROM AdvancedStats WHERE Type = 'Device'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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