Python でAirtable データをETL

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Airtable Python Connector

Airtable 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Airtable をシームレスに統合。



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

Airtable Data への接続

Airtable 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。

Airtable への接続には、APIKey、BaseId、TableNames のプロパティが必須です。ViewNames は任意項目でテーブルのビューを指定することができます。

  • APIKey : アカウントのAPI Key。取得には、アカウントにログインして、API セクションで[Generate API Key]をクリックします。
  • BaseId : ベースのId。取得には、APIKey と同じ場所で、[Airtable API]をクリックするか、https://airtable.com/api に進み、ベースを選択します。"The ID of this base is appxxN2ftedc0nEG7." というメッセージがIntroduction セッションで表示されます。
  • TableNames : 選択されたベースのテーブル名のカンマ区切りのリスト。UI で見られるテーブル名と同じです。
  • ViewNames : table.view 形式のビューのカンマ区切りのリスト。UI でみられるビュー名と同じです。

CData Airtable 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Airtable 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Airtable 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.airtable as mod

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

cnxn = mod.connect("APIKey=keymz3adb53RqsU;BaseId=appxxN2fe34r3rjdG7;TableNames=TableA,...;ViewNames=TableA.ViewA,...;")

Airtable をクエリするSQL 文の作成

Airtable にはSQL でデータアクセスが可能です。SampleTable_1 エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column1 = 'Value1'"

Airtable 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、Airtable data を取得して、Column1 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,'Column1')

etl.tocsv(table2,'sampletable_1_data.csv')

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

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("APIKey=keymz3adb53RqsU;BaseId=appxxN2fe34r3rjdG7;TableNames=TableA,...;ViewNames=TableA.ViewA,...;")

sql = "SELECT Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column1 = 'Value1'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Column1')

etl.tocsv(table2,'sampletable_1_data.csv')