Python でYouTube Analytics データをETL

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YouTube Analytics Python Connector

YouTube Analytics 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YouTube Analytics をシームレスに統合。



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

YouTube Analytics Data への接続

YouTube Analytics 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。

YouTube Analytics への接続には、OAuth 認証標準を使います。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。組織全体のアクセススコープを本製品に許可するには、サービスアカウントが必要です。下記で説明するとおり、本製品はこれらの認証フローをサポートします。

ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。次を設定して、接続してください。ChannelId:YouTube チャンネルのId に設定。指定しない場合、認証されたユーザーのチャンネルのデータが返されます。ContentOwnerId:コンテンツ所有者のレポートを生成する場合に設定。接続すると、本製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えます。本製品がOAuth プロセスを完了します。

他のOAuth 認証フローについては、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。

CData YouTube Analytics 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YouTube Analytics 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YouTube Analytics 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.youtubeanalytics as mod

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

cnxn = mod.connect("ContentOwnerId=MyContentOwnerId;ChannelId=MyChannelId;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

YouTube Analytics をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Snippet_Title, ContentDetails_ItemCount FROM Groups WHERE Mine = 'True'"

YouTube Analytics 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、YouTube Analytics data を取得して、ContentDetails_ItemCount 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,'ContentDetails_ItemCount')

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

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

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

cnxn = mod.connect("ContentOwnerId=MyContentOwnerId;ChannelId=MyChannelId;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT Snippet_Title, ContentDetails_ItemCount FROM Groups WHERE Mine = 'True'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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