ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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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。本記事では、CData Python Connector for Kintone とpetl フレームワークを使って、Kintone データにPython から接続してデータを変換、CSV に出力するETL 変換を実装してみます。
CData Python Connector は効率的なデータ処理によりKintone データ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。Kintone にデータをクエリする際、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Kintone 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込みのSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(JOIN やSQL 関数など)。
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.kintone as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Kintone Connector からKintone への接続を行います
cnxn = mod.connect("User=myuseraccount;Password=mypassword;URL=http://subdomain.domain.com;")
Kintone に接続するには、以下の接続プロパティを設定してください。
ご利用のKintone ドメインでBasic 認証の機能を設定している場合は、接続プロパティの「詳細」設定からBasicAuthUser およびBasicAuthPassword を追加で指定してください。
Basic 認証の代わりにクライアント証明書を使った認証を利用する場合は、SSLClientCert、SSLClientCertType、SSLClientCertSubject、 およびSSLClientCertPassword を指定ください。
Kintone にはSQL でデータアクセスが可能です。Apps エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Name, Description FROM Apps WHERE AppId = '1354841'"
DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でETL(抽出・変換・ロード)パイプラインを組みます。この例では、Kintone データ を取得して、Description 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,'Description') etl.tocsv(table2,'apps_data.csv')
CData Python Connector for Kintone を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Kintone データ 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。
Kintone Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Kintone データ 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.kintone as mod cnxn = mod.connect("User=myuseraccount;Password=mypassword;URL=http://subdomain.domain.com;") sql = "SELECT Name, Description FROM Apps WHERE AppId = '1354841'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Description') etl.tocsv(table2,'apps_data.csv')