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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。
古川えりか
コンテンツスペシャリスト
Python
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 FacebookAds 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。
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.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 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'"
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 FacebookAds 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。
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。
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')