SQLAlchemy ORM を使って、Python でFacebook Ads データに連携

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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 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。

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 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 data をビジュアライズできます。 本記事では、SQLAlchemy でFacebook Ads に連携して、データを取得、、更新、挿入、削除 する方法を説明します。

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.

以下の手順でSQLAlchemy をインストールして、Python オブジェクトからFacebook Ads に接続します。

必要なモジュールのインストールs

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 Data をモデル化します

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 data 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 Data 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 Data 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 Data の挿入(INSERT)

Facebook Ads data への挿入には、マップされたクラスのインスタンスを定義し、アクティブな session に追加します。commit 関数を呼び出して、Facebook Ads にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = AdAccounts(AccountId="placeholder", Name="Acct Name")
session.add(new_rec)
session.commit()

Facebook Ads Data を更新(UPDATE)

Facebook Ads data の更新には、更新するレコードをフィルタクエリとともにフェッチします。そして、フィールドの値を変更し、セッションでcommit 関数を呼んで、Facebook Ads にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(AdAccounts).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Name = "Acct Name"
session.commit()

Facebook Ads Data を削除(DELETE)

Facebook Ads data の削除には、フィルタクエリと一緒に対象となるレコードをフェッチします。そして、アクティブsession でレコードを削除し、セッションでcommit 関数を呼び出して、該当するレコードの削除を実行します。

deleted_rec = session.query(AdAccounts).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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