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Python でMarketo 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、Marketo 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Marketo 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 Marketo とpetl フレームワークを使って、Marketo 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Marketo 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。Marketo 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Marketo 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Marketo 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.marketo as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Marketo Connector からMarketo への接続を行います
cnxn = mod.connect("Schema=REST;RESTEndpoint=https://311-IFS-929.mktorest.com/rest;OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;")
REST インターフェースでのMarketo への接続をサポートしています。Schema プロパティで「REST」を選択してください。
OAuth とREST セクションでOAuthClientId、OAuthClientSecret、RESTEndpoint プロパティを設定します。
詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
Marketo をクエリするSQL 文の作成
Marketo にはSQL でデータアクセスが可能です。Leads エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Email, AnnualRevenue FROM Leads WHERE Country = 'U.S.A.'"
Marketo 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、Marketo のデータ を取得して、AnnualRevenue 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,'AnnualRevenue') etl.tocsv(table2,'leads_data.csv')
CData Python Connector for Marketo を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Marketo 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
Marketo Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Marketo 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.marketo as mod
cnxn = mod.connect("Schema=REST;RESTEndpoint=https://311-IFS-929.mktorest.com/rest;OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;")
sql = "SELECT Email, AnnualRevenue FROM Leads WHERE Country = 'U.S.A.'"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'AnnualRevenue')
etl.tocsv(table2,'leads_data.csv')
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