Python でLinkedIn Ads データをETL

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LinkedIn Ads Python Connector

LinkedIn Ads データ連携用Python コネクタライブラリ。LinkedIn 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 LinkedIn Ads を使って、Python petl でLinkedIn Ads 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 LinkedIn Ads とpetl フレームワークを使って、LinkedIn Ads に連携するPython アプリや、LinkedIn 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LinkedIn 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。LinkedIn 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LinkedIn 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)。

LinkedIn Ads Data への接続

LinkedIn 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。

LinkedIn Ads uses the OAuth authentication standard. OAuth requires the authenticating user to interact with LinkedIn using the browser. See the OAuth section in the Help documentation for a guide.

CData LinkedIn 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LinkedIn Ads 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LinkedIn Ads 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.linkedinads as mod

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:portNumber;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

LinkedIn Ads をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT VisibilityCode, Comment FROM Analytics WHERE EntityId = '238'"

LinkedIn Ads 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、LinkedIn Ads data を取得して、Comment 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,'Comment')

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

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

製品の無償トライアル情報

LinkedIn 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、LinkedIn 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。



フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.linkedinads as mod

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:portNumber;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT VisibilityCode, Comment FROM Analytics WHERE EntityId = '238'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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