Python でZoho CRM 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 ZohoCRM とpetl フレームワークを使って、Zoho CRM 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Zoho CRM 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。Zoho CRM 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Zoho CRM 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Zoho CRM 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.zohocrm as mod

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

cnxn = mod.connect("AuthToken=2ad3b3e719f6bed7368e5e7e26e4f988;")

Zoho CRM 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、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なければなりません。認証方法については、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。

Zoho CRM CData 製品はパフォーマンスを向上させるためにデフォルトでUseServerSideFiltering がTrue に設定されていますが、誤った結果が返される場合があります。詳しくは、ヘルプドキュメントの「高度な設定」を参照してください。

Zoho CRM をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Account_Name, Annual_Revenue FROM Accounts WHERE Industry = 'Data/Telecom OEM'"

Zoho CRM 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、Zoho CRM データ を取得して、Annual_Revenue 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,'Annual_Revenue')

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

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

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

cnxn = mod.connect("AuthToken=2ad3b3e719f6bed7368e5e7e26e4f988;")

sql = "SELECT Account_Name, Annual_Revenue FROM Accounts WHERE Industry = 'Data/Telecom OEM'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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