ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
詳細はこちら →CData
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 MailChimp とpetl フレームワークを使って、MailChimp 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MailChimp 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。MailChimp 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MailChimp 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.mailchimp as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData MailChimp Connector からMailChimp への接続を行います
cnxn = mod.connect("APIKey=myAPIKey;")
APIKey をアカウント設定で生成したキーに設定するか、APIKey を提供する代わりにOAuth 標準を使用してアプリケーションを認証できます。OAuth を使用すると、他のユーザーが自身のデータにアクセスできるようになります。OAuth を使って認証するには、MailChimp にアプリを登録してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL を取得する必要があります。
OAuth の使用については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
MailChimp にはSQL でデータアクセスが可能です。Lists エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Name, Stats_AvgSubRate FROM Lists WHERE Contact_Country = 'US'"
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、MailChimp データ を取得して、Stats_AvgSubRate 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,'Stats_AvgSubRate') etl.tocsv(table2,'lists_data.csv')
CData Python Connector for MailChimp を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、MailChimp 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。
MailChimp Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、MailChimp 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.mailchimp as mod cnxn = mod.connect("APIKey=myAPIKey;") sql = "SELECT Name, Stats_AvgSubRate FROM Lists WHERE Contact_Country = 'US'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Stats_AvgSubRate') etl.tocsv(table2,'lists_data.csv')