製品をチェック

LinkedIn Ads Connector の30日間無償トライアルをダウンロード

 30日間の無償トライアルへ

製品の詳細

LinkedIn Ads アイコン LinkedIn Ads Python Connector 相談したい

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。

SQLAlchemy ORM を使って、Python でLinkedIn Ads データに連携する方法

CData Python Connector 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LinkedIn Ads にOR マッピング可能に。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-23
linkedinads ロゴ

CData

python ロゴ画像
Python ロゴ

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。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。

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 接続プロパティの取得・設定方法

LinkedIn Ads はOAuth 認証標準を使用します。CData 製品では組込みOAuth が利用できるので、接続プロパティを設定することなく接続を試行するだけで、ブラウザ経由でAAS に認証できます。詳しくは、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。

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。

関連コンテンツ

トライアル・お問い合わせ

30日間無償トライアルで、CData のリアルタイムデータ連携をフルにお試しいただけます。記事や製品についてのご質問があればお気軽にお問い合わせください。