各製品の資料を入手。
詳細はこちら →
製品をチェック
Python でAzure DevOps 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、Azure DevOps 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。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるAzure DevOps 連携のシナリオ
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 AzureDevOps とpetl フレームワークを使って、Azure DevOps 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Azure DevOps 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。Azure DevOps 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Azure DevOps 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Azure DevOps 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.azuredevops as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Azure DevOps Connector からAzure DevOps への接続を行います
cnxn = mod.connect("AuthScheme=Basic;Organization=MyAzureDevOpsOrganization;ProjectId=MyProjectId;PersonalAccessToken=MyPAT;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
AzureDevOps 接続プロパティの取得・設定方法
Azure DevOps アカウントに接続するには、Profile -> Organizations に移動し、アカウントの組織名を取得します。Organization プロパティをこの値に設定します。
Note: 複数のカタログやスキーマに存在するテーブル名もあります。テーブルをクエリする際は、Catalog およびSchema 接続プロパティ、または完全修飾テーブル名のいずれかでカタログとスキーマを指定する必要があります。
Azure DevOps への認証
Azure DevOps は、Basic 認証とAzure AD（OAuth ベース）認証の両方をサポートします。
Basic
Basic 認証でAzure DevOps に接続する場合、Organization とPersonalAccessToken の両方を指定します。 パーソナルアクセストークンを生成するには、Azure DevOps 組織アカウントにログインし、Profile -> Personal Access Tokens -> New Token に移動します。生成されたトークンが表示されます。
Azure AD
Azure AD は、Microsoft のマルチテナント、クラウドベースのディレクトリおよびID 管理サービスです。 これはユーザーベースの認証で、AuthScheme をAzureAD に設定し、Organization をAzure DevOps Organization の名前に設定する必要があります。 Web アプリケーションを介したAzure AD への認証には、必ずカスタムOAuth アプリケーションの作成が必要です。 詳しい認証方法は、ヘルプドキュメント の「Azure DevOps への認証」セクションを参照してください。
Azure DevOps をクエリするSQL 文の作成
Azure DevOps にはSQL でデータアクセスが可能です。Builds エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, BuildNumber FROM Builds WHERE Reason = 'Manual'"
Azure DevOps 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、Azure DevOps のデータ を取得して、BuildNumber 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,'BuildNumber') etl.tocsv(table2,'builds_data.csv')
CData Python Connector for AzureDevOps を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Azure DevOps 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
Azure DevOps Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Azure DevOps 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.azuredevops as mod
cnxn = mod.connect("AuthScheme=Basic;Organization=MyAzureDevOpsOrganization;ProjectId=MyProjectId;PersonalAccessToken=MyPAT;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
sql = "SELECT Id, BuildNumber FROM Builds WHERE Reason = 'Manual'"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'BuildNumber')
etl.tocsv(table2,'builds_data.csv')
関連コンテンツ
