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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。CData Python Connector for GoogleAds は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Google Ads にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Google Ads のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でGoogle Ads に連携して、データを取得、 する方法を説明します。
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
CData Python Connectors では、1.データソースとしてGoogle Ads の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします:
pip install sqlalchemy
モジュールのインポートを忘れずに行います:
import sqlalchemy
次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Google Ads のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("googleads///?DeveloperToken=MyDeveloperToken&ClientCustomerId=MyClientCustomerId&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
Google 広告はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。
OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。
OAuth 値に加え、DeveloperToken およびClientCustomerId を指定します。
詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、CampaignPerformance テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド(カラム)を定義します。
base = declarative_base() class CampaignPerformance(base): __tablename__ = "CampaignPerformance" Device = Column(String,primary_key=True) Clicks = Column(String) ...
マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。
engine = create_engine("googleads///?DeveloperToken=MyDeveloperToken&ClientCustomerId=MyClientCustomerId&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(CampaignPerformance).filter_by(Device="'Mobile devices with full browsers'"): print("Device: ", instance.Device) print("Clicks: ", instance.Clicks) print("---------")
ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。
CampaignPerformance_table = CampaignPerformance.metadata.tables["CampaignPerformance"] for instance in session.execute(CampaignPerformance_table.select().where(CampaignPerformance_table.c.Device == "'Mobile devices with full browsers'")): print("Device: ", instance.Device) print("Clicks: ", instance.Clicks) print("---------")
より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。
このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。
日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。