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Asana 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Asana をシームレスに統合。

Python でAsana のデータを変換・出力するETL 処理を作る方法

CData Python Connector とpetl モジュールを使って、Asana のデータを変換後にCSV ファイルに吐き出すETL 処理を実装します。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-23
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CData

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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)。

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Asana のデータを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.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。

  • WorkspaceId: Asana Wrokspace のglobally unique identifier (gid) を設定すると指定されたWorkspace のプロジェクトだけを返します。Workspace Id はhttps://app.asana.com/api/1.0/workspaces から取得します。表示されるJSON にWorkspace name およびId が含まれます。
  • ProjectId: Asana Project のglobally unique identifier (gid) に設定すると指定されたProject のデータだけを返します。Project ID はプロジェクトのOverview ページのURL を参照してください。/0/ の後ろの数字 です。

OAuth 認証

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 をクエリするSQL 文の作成

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'"

Asana 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、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。

おわりに

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。



フルソースコード

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')

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