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Twilio Python Connector 相談したいTwilio 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Twilio 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 Twilio とpetl フレームワークを使って、Twilio 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Twilio 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。Twilio 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Twilio 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.twilio as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Twilio Connector からTwilio への接続を行います
cnxn = mod.connect("AccountSid=MyAccountSid;AuthToken=MyAuthToken;")
AccountSID およびAuthToken 接続プロパティを使ってアカウントのデータにアクセスします。Twilio アカウントダッシュボードからクレデンシャルを取得します。「アカウント」->「アカウント設定」をクリックして、クレデンシャルを取得します。
Twilio にはSQL でデータアクセスが可能です。Calls エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT To, Duration FROM Calls WHERE StartTime = '1/1/2022'"
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、Twilio データ を取得して、Duration 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,'Duration') etl.tocsv(table2,'calls_data.csv')
CData Python Connector for Twilio を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Twilio 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。
Twilio Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Twilio 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.twilio as mod cnxn = mod.connect("AccountSid=MyAccountSid;AuthToken=MyAuthToken;") sql = "SELECT To, Duration FROM Calls WHERE StartTime = '1/1/2022'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Duration') etl.tocsv(table2,'calls_data.csv')