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Slack Python Connector 相談したいSlack 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Slack をシームレスに統合。
CData
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 Slack とpetl フレームワークを使って、Slack 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Slack 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。Slack 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Slack 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)。
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
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.slack as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Slack Connector からSlack への接続を行います
cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
Slack はOAuth 認証標準を利用しています。OAuth を使って認証するには、Slack 側でアプリケーションを作成してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得してください。 認証方法については、ヘルプドキュメントの「Slack への接続」を参照してください。
Slack にはSQL でデータアクセスが可能です。Channels エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, Name FROM Channels WHERE IsPublic = 'True'"
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、Slack データ を取得して、Name 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,'Name') etl.tocsv(table2,'channels_data.csv')
CData Python Connector for Slack を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Slack 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。
Slack Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Slack 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。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.slack as mod cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT Id, Name FROM Channels WHERE IsPublic = 'True'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Name') etl.tocsv(table2,'channels_data.csv')