Python でGmail データをETL

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Gmail Python Connector

Gmail へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにGmail をシームレスに統合。



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

Gmail Data への接続

Gmail 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。

Gmail に接続する方法は2つあります。ログインクレデンシャルかOAuth のいずれかを選択する前に、まずGmail のアカウント設定でIMAP アクセスを有効にしてください。詳しくは、ヘルプドキュメントの「はじめに」-「Gmail への接続」を参照してください。

Authentication セクションのUser とPassword プロパティに、有効なGmail ユーザー資格情報を設定します。

あるいは、Password を指定する代わりに、OAuth 認証標準を使います。 個々のユーザーに代わってGoogle API にアクセスするには、埋め込みクレデンシャルを使用するか、独自のOAuth アプリを登録することができます。

また、OAuth を利用することで、Google Apps ドメイン内のユーザーに代わってサービスアカウントを使用して接続することができます。サービスアカウントで認証するには、アプリケーションを登録してOAuth JWT 値を取得する必要があります。

OAuth 値に加え、User を指定する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

CData Gmail 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Gmail 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Gmail 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.gmail as mod

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

cnxn = mod.connect("User=username;Password=password;")

Gmail をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Subject, Size FROM Inbox WHERE From = 'test@test.com'"

Gmail 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、Gmail data を取得して、Size 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,'Size')

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

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

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

cnxn = mod.connect("User=username;Password=password;")

sql = "SELECT Subject, Size FROM Inbox WHERE From = 'test@test.com'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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