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Python でBitbucket 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、Bitbucket 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Bitbucket 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 Bitbucket とpetl フレームワークを使って、Bitbucket 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Bitbucket 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。Bitbucket 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Bitbucket 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Bitbucket 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.bitbucket as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Bitbucket Connector からBitbucket への接続を行います
cnxn = mod.connect("Workspace=myworkspaceslug;Schema=InformationInitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
ほとんどのクエリでは、ワークスペースを設定する必要があります。唯一の例外は、Workspacesテーブルです。このテーブルはこのプロパティの設定を必要とせず、クエリを実行すると、Workspaceの設定に使用できるワークスペーススラッグのリストが提供されます。このテーブルにクエリを実行するには、スキーマを'Information'に設定し、SELECT * FROM Workspacesクエリを実行する必要があります。
Schemaを'Information'に設定すると、一般的な情報が表示されます。Bitbucketに接続するには、以下のパラメータを設定してください。
- Schema: ワークスペースのユーザー、リポジトリ、プロジェクトなどの一般的な情報を表示するには、これを'Information'に設定します。それ以外の場合は、クエリを実行するリポジトリまたはプロジェクトのスキーマに設定します。利用可能なスキーマの完全なセットを取得するには、sys_schemasテーブルにクエリを実行してください。
- Workspace: Workspacesテーブルにクエリを実行する場合を除き、必須です。Workspacesテーブルへのクエリにはこのプロパティは必要ありません。そのクエリはWorkspaceの設定に使用できるワークスペーススラッグのリストのみを返すためです。
Bitbucketでの認証
BitbucketはOAuth認証のみをサポートしています。すべてのOAuthフローからこの認証を有効にするには、カスタムOAuthアプリケーションを作成し、AuthSchemeをOAuthに設定する必要があります。
特定の認証ニーズ（デスクトップアプリケーション、Webアプリケーション、ヘッドレスマシン）に必要な接続プロパティについては、ヘルプドキュメントを必ず確認してください。
カスタムOAuthアプリケーションの作成
Bitbucketアカウントから、以下のステップを実行します。
- 設定（歯車アイコン）に移動し、ワークスペース設定を選択します。
- アプリと機能セクションで、OAuthコンシューマーを選択します。
- コンシューマーを追加をクリックします。
- カスタムアプリケーションの名前と説明を入力します。
- コールバックURLを設定します。
- デスクトップアプリケーションとヘッドレスマシンの場合、http://localhost:33333または任意のポート番号を使用します。ここで設定するURIがCallbackURLプロパティになります。
- Webアプリケーションの場合、信頼できるリダイレクトURLにコールバックURLを設定します。このURLは、ユーザーがアプリケーションにアクセスが許可されたことを確認するトークンを持って戻るWebの場所です。
- クライアント認証情報を使用して認証する予定の場合、これはプライベートコンシューマーですを選択する必要があります。ドライバーでは、AuthSchemeをclientに設定する必要があります。
- OAuthアプリケーションに与える権限を選択します。これにより、読み取りおよび書き込みできるデータが決まります。
- 新しいカスタムアプリケーションを保存するには、保存をクリックします。
- アプリケーションが保存された後、それを選択して設定を表示できます。アプリケーションのKeyとSecretが表示されます。これらを将来の使用のために記録してください。Keyを使用してOAuthClientIdを設定し、Secretを使用してOAuthClientSecretを設定します。
Bitbucket をクエリするSQL 文の作成
Bitbucket にはSQL でデータアクセスが可能です。Issues エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Title, ContentRaw FROM Issues WHERE Id = '1'"
Bitbucket 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、Bitbucket のデータ を取得して、ContentRaw 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,'ContentRaw') etl.tocsv(table2,'issues_data.csv')
CData Python Connector for Bitbucket を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Bitbucket 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
Bitbucket Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Bitbucket 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.bitbucket as mod
cnxn = mod.connect("Workspace=myworkspaceslug;Schema=InformationInitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
sql = "SELECT Title, ContentRaw FROM Issues WHERE Id = '1'"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'ContentRaw')
etl.tocsv(table2,'issues_data.csv')
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