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Python でTwilio データをETL

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

Twilio Data への接続

Twilio 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。

AccountSID およびAuthToken 接続プロパティを使ってアカウントのデータにアクセスします。Twilio アカウントダッシュボードからクレデンシャルを取得します。[アカウント]->[アカウント設定]をクリックして、クレデンシャルを取得します。

CData Twilio 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Twilio 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Twilio 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.twilio as mod

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

cnxn = mod.connect("AccountSid=MyAccountSid;AuthToken=MyAuthToken;")

Twilio をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT To, Duration FROM Calls WHERE StartTime = '1/1/2016'"

Twilio 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、Twilio data を取得して、Duration 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,'Duration')

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

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

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

cnxn = mod.connect("AccountSid=MyAccountSid;AuthToken=MyAuthToken;")

sql = "SELECT To, Duration FROM Calls WHERE StartTime = '1/1/2016'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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