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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。

SQLAlchemy ORM を使って、Python でFacebook Ads データに連携する方法

CData Python Connector を使って、Python アプリケーションおよびスクリプトからSQLAlchemy 経由でFacebook Ads にOR マッピング可能に。

加藤龍彦
ウェブデベロッパー

最終更新日:2023-09-23
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CData

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Python ロゴ

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。CData Python Connector for FacebookAds は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Facebook Ads にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Facebook Ads データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でFacebook Ads に連携して、データを取得、 する方法を説明します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

  1. Facebook Ads をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
  2. Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにFacebook Ads データを連携
  3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてFacebook Ads の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。

必要なモジュールのインストール

pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします:

pip install sqlalchemy

モジュールのインポートを忘れずに行います:

import sqlalchemy

Python でFacebook Ads データをモデル化

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Facebook Ads データに連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("facebookads///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Facebook Ads 接続プロパティの取得・設定方法

ほとんどのテーブルで、アプリケーション認証と同様にユーザー認証を必要とします。Facebook Ads はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。Facebook への認証には、組み込み認証を使用してブラウザ経由で完結することもできますし、Facebook にアプリを登録することで独自のOAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL を取得することもできます。

の設定方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。

任意で以下の項目を設定して、フィルタリングや集計を行うもできます。必要に応じてご利用ください。

  • Target:Facebook データのテーブルのいくつかはターゲットでフィルタリングできます。例えば、動画のコメントを取得するにはターゲットに動画のID を指定します。このプロパティは、クエリ結果を指定されたターゲットに合致するレコードにフィルタリングします。Target カラムを使ってクエリ毎にこの制限をかけることができます。
  • AggregateFormat:CData 製品は、いくつかのカラムを文字列集合として返します。例えば、エンティティのいいねデータは集計されて返されます。デフォルトでは、CData 製品はJSON で集計カラムを返します。集計をXML で返すことも可能です。
  • RetryLevel:このプロパティを使用して、特定の広告インサイトのクエリとエラーに対するクエリの自動再試行を制御します。

Facebook Ads データのマッピングクラスの宣言

接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、AdAccounts テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド(カラム)を定義します。

base = declarative_base()
class AdAccounts(base):
	__tablename__ = "AdAccounts"
	AccountId = Column(String,primary_key=True)
	Name = Column(String)
	...

Facebook Ads データをクエリ

マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。

query メソッドを使う

engine = create_engine("facebookads///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(AdAccounts).filter_by(Name="Acct Name"):
	print("AccountId: ", instance.AccountId)
	print("Name: ", instance.Name)
	print("---------")

ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。

execute メソッドを使う

AdAccounts_table = AdAccounts.metadata.tables["AdAccounts"]
for instance in session.execute(AdAccounts_table.select().where(AdAccounts_table.c.Name == "Acct Name")):
	print("AccountId: ", instance.AccountId)
	print("Name: ", instance.Name)
	print("---------")

より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。

Facebook Ads からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。

日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。

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