Python でSAS xpt データをETL

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SASxpt Python Connector

SAS xpt (XPORT) ファイル連携用Python コネクタライブラリ。SASxpt データをPandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。



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

SAS xpt Data への接続

SAS xpt 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。

ローカルSASXpt ファイルへの接続

URI をSASXpt ファイルを格納しているフォルダに設定すると、ローカルのSASXpt ファイルに接続できます。

S3 データソースへの接続

Amazon S3 ソースに接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します:

  • URI:接続するバケット内のフォルダに設定。
  • AWSAccessKey:AWS アカウントのアクセスキーに設定。
  • AWSSecretKey:AWS アカウントのシークレットキーに設定。
  • TemporaryLocalFolder:SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。

Azure Data Lake Storage Gen2 への接続

ADLS Gen2 に接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します:

  • URI:ファイルシステムの名前およびSASXpt ファイルにコンタクトするフォルダの名前に設定。
  • AzureAccount:Azure Data Lake storage アカウントの名前に設定。
  • AzureAccessKey:Azure Data Lake storage Gen 2 ストレージアカウントのアクセスキーに設定。
  • TemporaryLocalFolder:SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。

CData SAS xpt 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SAS xpt 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SAS xpt 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.sasxpt as mod

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

cnxn = mod.connect("URI=C:/folder;")

SAS xpt をクエリするSQL 文の作成

SAS xpt にはSQL でデータアクセスが可能です。SampleTable_1 エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column2 = '100'"

SAS xpt 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、SAS xpt data を取得して、Column1 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,'Column1')

etl.tocsv(table2,'sampletable_1_data.csv')

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

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

cnxn = mod.connect("URI=C:/folder;")

sql = "SELECT Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column2 = '100'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Column1')

etl.tocsv(table2,'sampletable_1_data.csv')