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Python でEvernote データをETL

CData Python Connector for Evernote を使って、Python petl でEvernote data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。

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。CData Python Connector for Evernote とpetl フレームワークを使って、Evernote に連携するPython アプリや、Evernote データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。

CData Python Connector は、ビルトインされた効率的なデータプロセスにより、リアルタイムEvernote data データにPython からアクセスし、高いパフォーマンスと接続性を発揮します。Evernote に複雑なクエリを投げる際に、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Evernote 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込まれたSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(特にJOIN やSQL 関数など)。

Evernote Data への接続

Evernote data への連携は、RDB ソースへのアクセスと同感覚で行うことができます。必要な接続プロパティを使って接続文字列を作成します。本記事では、接続文字列をcreate_engine 関数のパラメータとして送ります。

Evernote はOAuth 認証標準を利用しています。埋め込みクレデンシャルを使用すると、接続プロパティを設定せずに接続できます。あるいは、アプリを作成してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得することもできます。認証方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。

CData Evernote Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトでEvernote にアクセスします。

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Evernote 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.evernote as mod

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Evernote をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Title, Author FROM Notes WHERE Guid = 'ab26f704-5edf-4a9f-9e4c-8da893a4acd8'"

Evernote Data のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract(取得)、Transform(加工)、Load(ロード)を組みます。この例では、Evernote data を取得して、Author 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,'Author')

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

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

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT Title, Author FROM Notes WHERE Guid = 'ab26f704-5edf-4a9f-9e4c-8da893a4acd8'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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