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Monday.com 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Monday.com をシームレスに統合。

Python でMonday.com のデータを変換・出力するETL 処理を作る方法

CData Python Connector とpetl モジュールを使って、Monday.com のデータを変換後にCSV ファイルに吐き出すETL 処理を実装します。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-23
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CData

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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 Monday とpetl フレームワークを使って、Monday.com のデータに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Monday.com のデータ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。Monday.com 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Monday.com 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)。

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Monday.com のデータを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.monday as mod

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

cnxn = mod.connect("APIToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.yJ0aWQiOjE0MTc4NzIxMiwidWlkIjoyNzI3ODM3OSwiaWFkIjoiMjAyMi0wMS0yMFQxMDo0NjoxMy45NDFaIiwicGV;")

Monday.com への接続には、API Token 認証またはOAuth 認証のいずれかを使用します。

API Token による接続

APIToken を指定してMonday.com に接続します。AuthSchemeToken に設定し、次の手順でAPIToken を取得します。

  1. Monday.com アカウントにログインして、左ペインのManage Applications に移動します。
  2. トークンを作成するアプリケーションを選択します。最初にアプリケーションを作成する必要がある場合があります。
  3. Create token ボタンをクリックしてAPIToken を生成します。

OAuth

代わりに、OAuth で接続を確立できます。詳しくはヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」セクションを参照してください。

Monday.com をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Id, DueDate FROM Invoices WHERE Status = 'SENT'"

Monday.com データ のETL 処理

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、Monday.com のデータ を取得して、DueDate 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,'DueDate')

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

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

おわりに

Monday.com Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Monday.com のデータ 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。



フルソースコード

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

cnxn = mod.connect("APIToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.yJ0aWQiOjE0MTc4NzIxMiwidWlkIjoyNzI3ODM3OSwiaWFkIjoiMjAyMi0wMS0yMFQxMDo0NjoxMy45NDFaIiwicGV;")

sql = "SELECT Id, DueDate FROM Invoices WHERE Status = 'SENT'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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

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