Python でFacebook Ads データをETL

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Facebook Ads Python Connector

Facebook Ads データ連携用Python Connector ライブラリ。Facebook Ads データをpandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。



CData Python Connector for Facebook Ads を使って、Python petl でFacebook Ads 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 Facebook Ads とpetl フレームワークを使って、Facebook Ads に連携するPython アプリや、Facebook Ads 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Facebook Ads 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。Facebook Ads 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Facebook Ads 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)。

Facebook Ads Data への接続

Facebook Ads 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。

Most tables require user authentication as well as application authentication. Facebook uses the OAuth authentication standard. To authenticate to Facebook, you can use the embedded OAuthClientId, OAuthClientSecret, and CallbackURL or you can obtain your own by registering an app with Facebook.

See the Getting Started chapter of the help documentation for a guide to using OAuth.

CData Facebook Ads 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Facebook Ads 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Facebook Ads 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.facebookads as mod

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

cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Facebook Ads をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT AccountId, Name FROM AdAccounts WHERE Name = 'Acct Name'"

Facebook Ads 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、Facebook Ads data を取得して、Name 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,'Name')

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

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

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT AccountId, Name FROM AdAccounts WHERE Name = 'Acct Name'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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