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Snapchat Ads Python Connector 相談したいSnapchat Ads データ連携用Python コネクタライブラリ。Snapchat Ads 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
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。CData Python Connector for SnapchatAds は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Snapchat Ads にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Snapchat Ads データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でSnapchat Ads に連携して、データを取得、、更新、挿入、削除 する方法を説明します。
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
CData Python Connectors では、1.データソースとしてSnapchat Ads の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします:
pip install sqlalchemy
モジュールのインポートを忘れずに行います:
import sqlalchemy
次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Snapchat Ads データに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("snapchatads///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
Snapchat Ads はOAuth 認証のみサポートします。この認証を有効にするには、すべてのOAuth フローでAuthScheme をOAuth に設定し、カスタムOAuth アプリケーションを作成する必要があります。
定型のクエリを簡略化するために、AccountId にデフォルトのAccountId を指定するように設定することもできます。 これにより、WHERE 句の一部として手動で指定する必要がなくなります。(AccountId が指定されず、WHERE 句にアカウントID が明示的に与えられない場合、CData 製品はAccounts ビューに返されるリストから最初のアカウントを取得しようとします。)
ヘルプドキュメントでは、以下の3つの一般的な認証フローでのSnapchat Ads への認証について詳しく説明しています。
カスタムOAuth アプリケーションの作成については、ヘルプドキュメント の「カスタムOAuth アプリケーションの作成」セクションを参照してください。
接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、Campaigns テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド(カラム)を定義します。
base = declarative_base() class Campaigns(base): __tablename__ = "Campaigns" AccountId = Column(String,primary_key=True) Name = Column(String) ...
マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。
engine = create_engine("snapchatads///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(Campaigns).filter_by(Id="123"): print("AccountId: ", instance.AccountId) print("Name: ", instance.Name) print("---------")
ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。
Campaigns_table = Campaigns.metadata.tables["Campaigns"] for instance in session.execute(Campaigns_table.select().where(Campaigns_table.c.Id == "123")): print("AccountId: ", instance.AccountId) print("Name: ", instance.Name) print("---------")
より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。
Snapchat Ads データへの挿入には、マップされたクラスのインスタンスを定義し、アクティブな session に追加します。commit 関数を呼び出して、Snapchat Ads にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = Campaigns(AccountId="placeholder", Id="123") session.add(new_rec) session.commit()
Snapchat Ads データの更新には、更新するレコードをフィルタクエリとともにフェッチします。そして、フィールドの値を変更し、セッションでcommit 関数を呼んで、Snapchat Ads にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(Campaigns).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.Id = "123" session.commit()
Snapchat Ads データの削除には、フィルタクエリと一緒に対象となるレコードをフェッチします。そして、アクティブsession でレコードを削除し、セッションでcommit 関数を呼び出して、該当するレコードの削除を実行します。
deleted_rec = session.query(Campaigns).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() session.delete(deleted_rec) session.commit()
このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。
日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。