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

こんにちは！ドライバー周りのヘルプドキュメントを担当している古川です。

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 LinkedInAds は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで LinkedIn Ads にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、LinkedIn Ads データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でLinkedIn 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. LinkedIn 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LinkedIn 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LinkedIn 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。

LinkedIn Ads への接続

まずは、本記事右側のサイドバーからLinkedInAds Python Connector の無償トライアルをダウンロード・インストールしてください。30日間無償で、製品版の全機能が使用できます。

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.

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LinkedIn Ads に接続します。

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LinkedIn 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、LinkedIn Ads データに連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("linkedinads///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:portNumber&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

LinkedIn 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、Analytics 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 Analytics(base):
	__tablename__ = "Analytics"
	VisibilityCode = Column(String,primary_key=True)
	Comment = Column(String)
	...

LinkedIn 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("linkedinads///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:portNumber&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Analytics).filter_by(EntityId="238"):
	print("VisibilityCode: ", instance.VisibilityCode)
	print("Comment: ", instance.Comment)
	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

Analytics_table = Analytics.metadata.tables["Analytics"]
for instance in session.execute(Analytics_table.select().where(Analytics_table.c.EntityId == "238")):
	print("VisibilityCode: ", instance.VisibilityCode)
	print("Comment: ", instance.Comment)
	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。

LinkedIn 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。