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詳細はこちら →SQLAlchemy ORM を使って、Python でYahoo! Ads のデータに連携する方法
CData Python Connector を使って、Python アプリケーションおよびスクリプトからSQLAlchemy 経由でYahoo! Ads にOR マッピング可能に。
最終更新日:2023-09-23
この記事で実現できるYahoo! Ads 連携のシナリオ
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 YahooAds は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Yahoo! Ads にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Yahoo! Ads のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でYahoo! 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 の特徴
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
- Yahoo! Ads をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
- Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにYahoo! Ads のデータを連携
- ノーコードでの手軽な接続設定
CData Python Connectors では、1.データソースとしてYahoo! 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。
必要なモジュールのインストール
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
Python でYahoo! Ads のデータをモデル化
次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Yahoo! Ads のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("yahooads///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH")
OAuth を使用してYahoo!広告で認証する必要があります。OAuth では認証するユーザーにブラウザでYahoo!広告との通信を要求します。詳しくは、ヘルプドキュメントを参照してください。
Yahoo! Ads のデータのマッピングクラスの宣言
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、YahooAds.SearchAds.SearchAdsAdGroups 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 YahooAds.SearchAds.SearchAdsAdGroups(base): __tablename__ = "YahooAds.SearchAds.SearchAdsAdGroups" AdGroupName = Column(String,primary_key=True) AuthType = Column(String) ...
Yahoo! Ads のデータをクエリ
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。
query メソッドを使う
engine = create_engine("yahooads///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(YahooAds.SearchAds.SearchAdsAdGroups).filter_by(AccountId="123436"): print("AdGroupName: ", instance.AdGroupName) print("AuthType: ", instance.AuthType) 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。
execute メソッドを使う
YahooAds.SearchAds.SearchAdsAdGroups_table = YahooAds.SearchAds.SearchAdsAdGroups.metadata.tables["YahooAds.SearchAds.SearchAdsAdGroups"] for instance in session.execute(YahooAds.SearchAds.SearchAdsAdGroups_table.select().where(YahooAds.SearchAds.SearchAdsAdGroups_table.c.AccountId == "123436")): print("AdGroupName: ", instance.AdGroupName) print("AuthType: ", instance.AuthType) 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。
Yahoo! Ads のデータの挿入(INSERT)
Yahoo! Ads の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、Yahoo! Ads にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = YahooAds.SearchAds.SearchAdsAdGroups(AdGroupName="placeholder", AccountId="123436") session.add(new_rec) session.commit()
Yahoo! Ads のデータを更新(UPDATE)
Yahoo! Ads のデータの更新には、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、Yahoo! Ads にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(YahooAds.SearchAds.SearchAdsAdGroups).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.AccountId = "123436" session.commit()
Yahoo! Ads のデータを削除(DELETE)
Yahoo! Ads のデータの削除には、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(YahooAds.SearchAds.SearchAdsAdGroups).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() session.delete(deleted_rec) session.commit()
Yahoo! Ads からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください
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。