各製品の資料を入手。
詳細はこちら →
製品をチェック
SQLAlchemy ORM を使って、Python でAdobe Analytics 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Adobe Analytics 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Adobe 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。CData Python Connector for AdobeAnalytics は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Adobe Analytics にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Adobe Analytics のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でAdobe Analytics に連携して、データを取得、 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。
- Adobe Analytics 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Adobe Analytics 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Adobe Analytics 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Adobe Analytics 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、Adobe Analytics のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("adobeanalytics///?GlobalCompanyId=myGlobalCompanyId& RSID=myRSID& OAuthClientId=myOauthClientId& OauthClientSecret=myOAuthClientSecret& CallbackURL=myCallbackURL")
Adobe Analytics への接続
Adobe Analytics に接続するには、GlobalCompanyId およびRSID を識別する必要があります。デフォルトで、ドライバーは会社とレポートスイートの識別を自動で試みますが、これらの値を明示的に指定することもできます。方法はヘルプドキュメントの「Adobe Analytics への接続」セクションを参照してください。
Adobe Analytics への認証
Adobe Analytics はOAuth 認証標準を利用しています。 OAuth またはサービスアカウントで認証できます。
ユーザーアカウント（OAuth）
すべてのユーザーアカウントフローでAuthScheme をOAuth に設定する必要があります。OAuth 経由のAdobe 認証では、2週間ごとにリフレッシュトークンを更新する必要があります。詳しい認証方法については、ヘルプドキュメントの「Adobe Analytics への認証」セクションを参照してください。
サービスアカウント
サービスアカウントにはサイレント認証があり、ブラウザでのユーザー認証は必要ありません。このフローでは、アプリケーションを作成する必要があります。アプリケーションの作成および認可については、ドキュメントの「カスタムOAuth アプリの作成」を参照してください。これでサービスアカウントにアクセス権があるAdobe Analytics データに接続できます。
サービスアカウントを使用したServer-to-Server OAuthで認証するには、AuthScheme をOAuthClient に設定します。接続するには次のプロパティを設定します。
- InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定。
- OAuthClientId：アプリケーション設定のクライアントId に設定。
- OAuthClientSecret：アプリケーション設定のクライアントシークレットに設定。
接続すると、本製品 はサービスアカウントでのOAuth フローを完了します。
- クライアントクレデンシャルOAuth フローで指定されたOAuthClientId およびOAuthClientSecret を使用して、アクセストークンを取得します。
- OAuthSettingsLocation にOAuth 値を保存し、接続間で永続化されるようにします。
- トークンが期限切れになった際に、新しいアクセストークンを要求します。
Adobe Analytics 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、AdsReport 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 AdsReport(base): __tablename__ = "AdsReport" Page = Column(String,primary_key=True) PageViews = Column(String) ...
Adobe Analytics 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("adobeanalytics///?GlobalCompanyId=myGlobalCompanyId& RSID=myRSID& OAuthClientId=myOauthClientId& OauthClientSecret=myOAuthClientSecret& CallbackURL=myCallbackURL")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(AdsReport).filter_by(City="Chapel Hill"):
print("Page: ", instance.Page)
print("PageViews: ", instance.PageViews)
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
AdsReport_table = AdsReport.metadata.tables["AdsReport"]
for instance in session.execute(AdsReport_table.select().where(AdsReport_table.c.City == "Chapel Hill")):
print("Page: ", instance.Page)
print("PageViews: ", instance.PageViews)
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。
Adobe Analytics 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。
関連コンテンツ
