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DoubleClick Python Connector 相談したいDoubleClick Campaign Manager へのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにDoubleClick Campaign Manager 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 GoogleCM とpetl フレームワークを使って、Google Campaign Manager 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Google Campaign Manager 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。Google Campaign Manager 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Google Campaign Manager 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.googlecm as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Google Campaign Manager Connector からGoogle Campaign Manager への接続を行います
cnxn = mod.connect("UserProfileID=MyUserProfileID;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
Google Campaign Manager への接続には、OAuth 認証標準を使います。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。組織全体のアクセススコープをCData 製品に許可するには、サービスアカウントが必要です。
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。
Google Campaign Manager にはSQL でデータアクセスが可能です。CampaignPerformance エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Clicks, Device FROM CampaignPerformance WHERE Device = 'Mobile devices with full browsers'"
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、Google Campaign Manager データ を取得して、Device 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,'Device') etl.tocsv(table2,'campaignperformance_data.csv')
CData Python Connector for GoogleCM を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Google Campaign Manager 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。
Google Campaign Manager Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Google Campaign Manager 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.googlecm as mod cnxn = mod.connect("UserProfileID=MyUserProfileID;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT Clicks, Device FROM CampaignPerformance WHERE Device = 'Mobile devices with full browsers'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Device') etl.tocsv(table2,'campaignperformance_data.csv')