ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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Bing Search Python Connector 相談したいBing Search 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Bing Search をシームレスに統合。
CData
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 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 results 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)。
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.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 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、Microsoft Cognitive Services にサインインし、Bing Search API に登録します。
登録が完了すると、2つのキーが生成されます。いずれか1つをAPIKey に使用できます。
テーブルをクエリする際は、WHERE 句にSearchTerms パラメーラを指定する必要があります。
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'"
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 results 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 results 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。
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 results 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.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')