Python でBing Search 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、Bing Search 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

この記事で実現できるBing Search 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 Bing とpetl フレームワークを使って、Bing Search 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Bing Search 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。Bing Search 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Bing Search 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Bing Search 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.bing as mod

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

cnxn = mod.connect("APIKey=MyAPIKey;")

Bing 接続プロパティの取得・設定方法

Bing に接続するには、ApiKey 接続プロパティを設定します。 API キーを取得するには、Bing Web Search API が Azure Cognitive Services からBing Search Services に移動したため、Azure Marketplace からBing Search リソースを作成します。 リソースが作成されると、サブスクリプションキー(API キー)が発行されます。これは、接続設定のAPIKey プロパティに使用します。

Azure Marketplace 経由でのBing Search リソースの作成

  1. Microsoft アカウントでAzure ポータルにサインインします。アカウントを取得していない場合は、作成をクリックします。
  2. 検索バーにBing と入力し、Marketplace から適切なBing サービスを選択します。
  3. サブスクリプションの詳細を選択し、無料使用版をクリックしてトライアルに登録するか、サブスクリプションをお持ちでない場合は購入します。
  4. 既存のリソースグループを選択するか、新しいグループを作成してリソースを構成します。
  5. インスタンスの詳細で、名前リージョンを入力し、該当する場合は、Free F1 の価格ティアまたは別のパッケージを選択します。
  6. 契約条件に同意し、確認と作成をクリックします。デプロイが完了したら、リソースへ移動をクリックします。
  7. API キーを取得するには、左側のメニューでキーとエンドポイントをクリックします。このキーをAPIKey プロパティに使用します。

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。

Bing Search をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Title, ViewCount FROM VideoSearch WHERE SearchTerms = 'WayneTech'"

Bing Search Results 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、Bing Search のデータ を取得して、ViewCount 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,'ViewCount')

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

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

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

cnxn = mod.connect("APIKey=MyAPIKey;")

sql = "SELECT Title, ViewCount FROM VideoSearch WHERE SearchTerms = 'WayneTech'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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

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