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Python でOffice 365 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、Office 365 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Office 365 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 Office365 とpetl フレームワークを使って、Office 365 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Office 365 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。Office 365 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Office 365 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Office 365 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.office365 as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Office 365 Connector からOffice 365 への接続を行います
cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyApplicationId;OAuthClientSecret=MyAppKey;OAuthCallbackURL=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
Office 365 はOAuth 認証標準を利用しています。OAuth を使って認証するには、アプリケーションを作成してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得しなければなりません。認証方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。
Office 365 をクエリするSQL 文の作成
Office 365 にはSQL でデータアクセスが可能です。Files エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Name, Size FROM Files WHERE UserId = '54f34750-0d34-47c9-9949-9fac4791cddb'"
Office 365 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、Office 365 のデータ を取得して、Size 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,'Size') etl.tocsv(table2,'files_data.csv')
CData Python Connector for Office365 を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Office 365 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
Office 365 Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Office 365 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.office365 as mod
cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyApplicationId;OAuthClientSecret=MyAppKey;OAuthCallbackURL=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
sql = "SELECT Name, Size FROM Files WHERE UserId = '54f34750-0d34-47c9-9949-9fac4791cddb'"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'Size')
etl.tocsv(table2,'files_data.csv')
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