Python でPinterest データをETL

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Pinterest Python Connector

Pinterest 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Pinterest をシームレスに統合。



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

Pinterest Data への接続

Pinterest 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。

Pinterest authentication is based on the standard OAuth flow. To authenticate, you must initially create an app via the Pinterest developer platform where you can obtain an OAuthClientId, OAuthClientSecret, and CallbackURL.

Set InitiateOAuth to GETANDREFRESH and set OAuthClientId, OAuthClientSecret, and CallbackURL based on the property values for the app you created.

See the Help documentation for other OAuth authentication flows.

CData Pinterest 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Pinterest 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Pinterest 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.pinterest as mod

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=YourClientId;OAuthClientSecret=YourClientSecret;CallbackURL='https://localhost:33333'InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Pinterest をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Id, Username FROM Users WHERE FirstName = 'Jane'"

Pinterest 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、Pinterest data を取得して、Username 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,'Username')

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

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

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=YourClientId;OAuthClientSecret=YourClientSecret;CallbackURL='https://localhost:33333'InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT Id, Username FROM Users WHERE FirstName = 'Jane'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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