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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。本記事では、CData Python Connector for Asana とpetl フレームワークを使って、Asana のデータに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Asana のデータ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。Asana 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Asana 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.asana as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Asana Connector からAsana への接続を行います
cnxn = mod.connect("OAuthClientId=YourClientId;OAuthClientSecret=YourClientSecret;CallbackURL='http://localhost:33333';InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
Asana への接続は以下のように行います。
Asana への認証にはOAuth 認証が使われます。OAuth はAsana のブラウザで認証ユーザーを認証する処理が必要です。OAuth の詳細については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
Asana にはSQL でデータアクセスが可能です。projects エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, WorkspaceId FROM projects WHERE Archived = 'true'"
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、Asana のデータ を取得して、WorkspaceId 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,'WorkspaceId') etl.tocsv(table2,'projects_data.csv')
CData Python Connector for Asana を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Asana のデータ 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。
Asana Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Asana のデータ 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.asana as mod cnxn = mod.connect("OAuthClientId=YourClientId;OAuthClientSecret=YourClientSecret;CallbackURL='http://localhost:33333';InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT Id, WorkspaceId FROM projects WHERE Archived = 'true'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'WorkspaceId') etl.tocsv(table2,'projects_data.csv')