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Python でYouTube Analytics のデータを変換・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、YouTube Analytics のデータを変換後にCSV ファイルに吐き出すETL 処理を実装します。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるYouTube Analytics 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。本記事では、CData Python Connector for YouTubeAnalytics とpetl フレームワークを使って、YouTube Analytics のデータに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YouTube Analytics のデータ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。YouTube Analytics 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YouTube Analytics 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YouTube Analytics のデータを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.youtubeanalytics as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData YouTube Analytics Connector からYouTube Analytics への接続を行います
cnxn = mod.connect("ContentOwnerId=MyContentOwnerId;ChannelId=MyChannelId;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
YouTube Analytics への接続には、OAuth 認証標準を使います。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。組織全体のアクセススコープをCData 製品に許可するには、サービスアカウントが必要です。下記で説明するとおり、CData 製品はこれらの認証フローをサポートします。
ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。次を設定して、接続してください。ChannelId：YouTube チャンネルのId に設定。指定しない場合、認証されたユーザーのチャンネルのデータが返されます。ContentOwnerId：コンテンツ所有者のレポートを生成する場合に設定。接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。
他のOAuth 認証フローについては、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。
YouTube Analytics をクエリするSQL 文の作成
YouTube Analytics にはSQL でデータアクセスが可能です。Groups エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Snippet_Title, ContentDetails_ItemCount FROM Groups WHERE Mine = 'True'"
YouTube Analytics 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、YouTube Analytics のデータ を取得して、ContentDetails_ItemCount 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,'ContentDetails_ItemCount') etl.tocsv(table2,'groups_data.csv')
CData Python Connector for YouTubeAnalytics を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、YouTube Analytics のデータ 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
YouTube Analytics Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、YouTube Analytics のデータ 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.youtubeanalytics as mod
cnxn = mod.connect("ContentOwnerId=MyContentOwnerId;ChannelId=MyChannelId;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
sql = "SELECT Snippet_Title, ContentDetails_ItemCount FROM Groups WHERE Mine = 'True'"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'ContentDetails_ItemCount')
etl.tocsv(table2,'groups_data.csv')
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