Python でMicrosoft Planner データをETL

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Microsoft Planner Python Connector

Microsoft Planner 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Microsoft Planner をシームレスに統合。



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

Microsoft Planner Data への接続

Microsoft Planner 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。

ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。接続に最小限必要な接続プロパティは、以下のとおりです。

  • InitiateOAuth: GETANDREFRESH に設定。
  • Tenant (optional): デフォルトと異なるテナントに認証したい場合は、これを設定します。これは、デフォルトのテナントに所属していない組織と連携するために必要です。

接続すると、本製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、本製品にアクセス許可を与えます。本製品がOAuth プロセスを完了します。

CData Microsoft Planner 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Microsoft Planner 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Microsoft Planner 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.microsoftplanner as mod

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyApplicationId;OAuthClientSecret=MySecretKey;CallbackURL=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Microsoft Planner をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT TaskId, startDateTime FROM Tasks WHERE TaskId = 'BCrvyMoiLEafem-3RxIESmUAHbLK'"

Microsoft Planner 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、Microsoft Planner data を取得して、startDateTime 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,'startDateTime')

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

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

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyApplicationId;OAuthClientSecret=MySecretKey;CallbackURL=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT TaskId, startDateTime FROM Tasks WHERE TaskId = 'BCrvyMoiLEafem-3RxIESmUAHbLK'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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