Python でZendesk データをETL

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Zendesk Python Connector

Zendesk へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにZendesk をシームレスに統合。



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

Zendesk Data への接続

Zendesk 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。

Connecting to Zendesk

接続するには、URL を設定して認証を提供します。URL は、Zendesk Support のURL:https://{subdomain}.zendesk.com です。

Zendesk への接続

Zendesk は、Basic 認証またはOAuth 2 認証標準を利用しています。

ベーシック認証

ベーシック認証では、E メールアドレスとパスワード、もしくは、E メールアドレスとAPI token で接続します。User をE メールアドレスに設定し、次の方法でPassword とAPI Token を提供します。

  • Admin、Channels、API でZendesk Support Admin からパスワードを有効化します。
  • Zendesk Support Admin からAdmin->Channels->API と操作し、API token を管理します。同時に複数のトークンを有効化させることが可能です。

OAuth 認証

詳細はヘルプドキュメントを参照してください。

CData Zendesk 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Zendesk 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Zendesk 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.zendesk as mod

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

cnxn = mod.connect("URL=https://subdomain.zendesk.com;User=my@email.com;Password=test123;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Zendesk をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Id, Subject FROM Tickets WHERE Industry = 'Floppy Disks'"

Zendesk 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、Zendesk data を取得して、Subject 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,'Subject')

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

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

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("URL=https://subdomain.zendesk.com;User=my@email.com;Password=test123;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT Id, Subject FROM Tickets WHERE Industry = 'Floppy Disks'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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