Python でMarketo データをETL

詳細情報をご希望ですか?

無償トライアル:

ダウンロードへ

製品の詳細情報へ:

Marketo Python Connector

Marketo へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにMarketo をシームレスに統合。



CData Python Connector for Marketo を使って、Python petl でMarketo 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 Marketo とpetl フレームワークを使って、Marketo に連携するPython アプリや、Marketo 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Marketo 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。Marketo 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Marketo 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)。

Marketo Data への接続

Marketo 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。

REST およびSOAP API の両方をサポートしています。Schema プロパティで選択してください。

REST API: OAuth とREST セクションでOAuthClientId、OAuthClientSecret、RESTEndpoint プロパティを設定。

SOAP API: SOAP セクションでUserId、EncryptionKey、SOAPEndpoint プロパティを設定。

詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

CData Marketo 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Marketo 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Marketo 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.marketo as mod

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

cnxn = mod.connect("Schema=REST;RESTEndpoint=https://311-IFS-929.mktorest.com/rest;OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;")

Marketo をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Email, AnnualRevenue FROM Leads WHERE Country = 'U.S.A.'"

Marketo 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、Marketo data を取得して、AnnualRevenue 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,'AnnualRevenue')

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

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

Marketo Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Marketo 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.marketo as mod

cnxn = mod.connect("Schema=REST;RESTEndpoint=https://311-IFS-929.mktorest.com/rest;OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;")

sql = "SELECT Email, AnnualRevenue FROM Leads WHERE Country = 'U.S.A.'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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