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Python でTwilio データを変換・出力するETL 処理を作る方法

CData Python Connector とpetl モジュールを使って、Twilio データを変換後にCSV ファイルに吐き出すETL 処理を実装します。

加藤龍彦
ウェブデベロッパー

最終更新日:2023-09-23
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CData

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Python ロゴ

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。本記事では、CData Python Connector for Twilio とpetl フレームワークを使って、Twilio データにPython から接続してデータを変換、CSV に出力するETL 変換を実装してみます。

CData Python Connector は効率的なデータ処理によりTwilio データ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。Twilio にデータをクエリする際、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、組み込みのSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(JOIN やSQL 関数など)。

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;")

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。

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 = '1/1/2022'"

Twilio データ のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でETL(抽出・変換・ロード)パイプラインを組みます。この例では、Twilio データ 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 データ 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。

おわりに

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 データ 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 = '1/1/2022'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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

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