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Python でBullhorn CRM 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、Bullhorn CRM 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Bullhorn CRM 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 BullhornCRM とpetl フレームワークを使って、Bullhorn CRM 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Bullhorn CRM 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。Bullhorn CRM 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Bullhorn CRM 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Bullhorn CRM 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.bullhorncrm as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Bullhorn CRM Connector からBullhorn CRM への接続を行います
cnxn = mod.connect("DataCenterCode=CLS33;OAuthClientId=myoauthclientid;OAuthClientSecret=myoauthclientsecret;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
Bullhorn CRM 接続プロパティの取得・設定方法
Bullhorn CRM に接続するには、Bullhorn CRM アカウントの資格情報を入力します。また、DataCenterCode プロパティをデータセンターに対応するデータセンターコードに設定してください。詳しくは、こちら を参照してください。
CLS2、CLS21 などのコードはクラスタID で、ログインした際のブラウザのURL（アドレスバー）に含まれます。
例えば、
https://cls21.bullhornstaffing.com/BullhornSTAFFING/MainFrame.jsp?#no-baこちらのURL は、ログインしたユーザーがCLS21 クラスタに存在することを示しています。
ちなみに、コールバックURL の末尾に"/" を含む値、例えば http://localhost:33333/ を指定する場合は、アプリケーション設定で指定したコールバックURL と厳密に同じ値を指定する必要があります。このパラメータの文字が一致しない場合、エラーとなります。
Bullhorn CRM への認証（OAuth）
Bullhorn CRM ではOAuth 2.0 認証標準を利用できます。 OAuth を使用して認証するには、すべてのシナリオでカスタムOAuth アプリケーションを作成して設定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「OAuth」セクションを参照してください。
Bullhorn CRM をクエリするSQL 文の作成
Bullhorn CRM にはSQL でデータアクセスが可能です。Candidate エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, CandidateName FROM Candidate WHERE CandidateName = '山田太郎'"
Bullhorn CRM 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、Bullhorn CRM のデータ を取得して、CandidateName 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,'CandidateName') etl.tocsv(table2,'candidate_data.csv')
CData Python Connector for BullhornCRM を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Bullhorn CRM 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
Bullhorn CRM Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Bullhorn CRM 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.bullhorncrm as mod
cnxn = mod.connect("DataCenterCode=CLS33;OAuthClientId=myoauthclientid;OAuthClientSecret=myoauthclientsecret;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
sql = "SELECT Id, CandidateName FROM Candidate WHERE CandidateName = '山田太郎'"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'CandidateName')
etl.tocsv(table2,'candidate_data.csv')
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