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ADP Python Connector 相談したいADP へのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。 Pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにADP 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 ADP とpetl フレームワークを使って、ADP 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ADP 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。ADP 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ADP 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.adp as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData ADP Connector からADP への接続を行います
cnxn = mod.connect("OAuthClientId=YourClientId;OAuthClientSecret=YourClientSecret;SSLClientCert='c:\cert.pfx';SSLClientCertPassword='admin@123'InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
接続を確立する前に、ADP に連絡してOAuth アプリとそれに関連するクレデンシャルを提供してもらう必要があります。 これらのクレデンシャルはADP からのみ取得が可能で、直接取得することはできません。
次のプロパティを指定してADP に接続します。
ADP にはSQL でデータアクセスが可能です。Workers エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT AssociateOID, WorkerID FROM Workers WHERE AssociateOID = 'G3349PZGBADQY8H8'"
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、ADP データ を取得して、WorkerID 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,'WorkerID') etl.tocsv(table2,'workers_data.csv')
CData Python Connector for ADP を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、ADP 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。
ADP Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、ADP 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.adp as mod cnxn = mod.connect("OAuthClientId=YourClientId;OAuthClientSecret=YourClientSecret;SSLClientCert='c:\cert.pfx';SSLClientCertPassword='admin@123'InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT AssociateOID, WorkerID FROM Workers WHERE AssociateOID = 'G3349PZGBADQY8H8'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'WorkerID') etl.tocsv(table2,'workers_data.csv')