Python でMicrosoft Teams データをETL

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Microsoft Teams Python Connector

Microsoft Teams 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 Teams をシームレスに統合。



CData Python Connector for Microsoft Teams を使って、Python petl でMicrosoft Teams 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 Teams とpetl フレームワークを使って、Microsoft Teams に連携するPython アプリや、Microsoft Teams 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 Teams 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 Teams 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 Teams 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 Teams Data への接続

Microsoft Teams 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。

組込みOAuth 接続でMS Teams にアクセス可能です。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。詳細はヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。

CData Microsoft Teams 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 Teams 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 Teams 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.msteams 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 Teams Connector からMicrosoft Teams への接続を行います

cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Microsoft Teams をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT subject, location_displayName FROM Teams WHERE Id = 'Jq74mCczmFXk1tC10GB'"

Microsoft Teams 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 Teams data を取得して、location_displayName 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,'location_displayName')

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

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

cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT subject, location_displayName FROM Teams WHERE Id = 'Jq74mCczmFXk1tC10GB'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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