Python でSmartsheet データをETL

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Smartsheet Python Connector

Smartsheet 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Smartsheet をシームレスに統合。



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

Smartsheet Data への接続

Smartsheet 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。

個人用トークンを使用して、自分のデータをテストし、アクセスします。個人用トークンを取得する方法は次のとおりです。

  • Smartsheet にログインします。
  • [アカウント]をクリックして[個人用の設定]を選択します。
  • [API アクセス]をクリックし、フォームを使用して新しいアクセストークンを生成するか、既存のアクセストークンを管理します。

その後、OAuthAccessToken を生成したトークンに設定します。

CData Smartsheet 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Smartsheet 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Smartsheet 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.smartsheet as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Smartsheet Connector からSmartsheet 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")")

Smartsheet をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT TaskName, Progress FROM Sheet_Event_Plan_Budget WHERE Assigned = 'Ana Trujilo'"

Smartsheet 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、Smartsheet data を取得して、Progress 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,'Progress')

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

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

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOauthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT TaskName, Progress FROM Sheet_Event_Plan_Budget WHERE Assigned = 'Ana Trujilo'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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