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SurveyMonkey Python Connector 相談したいSurveyMonkey へのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにSurveyMonkey をシームレスに統合。
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 SurveyMonkey は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで SurveyMonkey にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、SurveyMonkey データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でSurveyMonkey に連携して、データを取得、 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SurveyMonkey 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、SurveyMonkey データに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("surveymonkey///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:portNumber&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
SurveyMonkey はOAuth 2 認証標準を利用しています。SurveyMonkey がアンケートの回答を読むためにこれを必要とすることを考えると、アンケートを読むアカウントには有料プランのサブスクリプションが必要です。
SurveyMonkey への接続に使用できる認証方法は2つあります。
個人用トークンを使用して、自分のデータをテストし、アクセスします。個人用トークンを取得するには、ヘルプの「Creating a Custom OAuth App」の手順に従って、次の接続プロパティを設定します。
CData 製品はすでにSurveyMonkey にOAuth アプリケーションとして登録されています。そのため、デフォルトでは、自動的に埋め込みクレデンシャルを使用して接続します。
独自のカスタムOAuth アプリを使用したい場合は、ヘルプのCustom Credentials 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、MySurvey_Responses 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 MySurvey_Responses(base): __tablename__ = "MySurvey_Responses" RespondentId = Column(String,primary_key=True) ChoiceId = 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("surveymonkey///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:portNumber&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(MySurvey_Responses).filter_by(ChoiceText="blue"): print("RespondentId: ", instance.RespondentId) print("ChoiceId: ", instance.ChoiceId) 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。
MySurvey_Responses_table = MySurvey_Responses.metadata.tables["MySurvey_Responses"] for instance in session.execute(MySurvey_Responses_table.select().where(MySurvey_Responses_table.c.ChoiceText == "blue")): print("RespondentId: ", instance.RespondentId) print("ChoiceId: ", instance.ChoiceId) 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。
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。