Python でSalesforce Pardot 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、Salesforce Pardot 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。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-23

この記事で実現できるSalesforce Pardot 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 SalesforcePardot とpetl フレームワークを使って、Salesforce Pardot 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Salesforce Pardot 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。Salesforce Pardot 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Salesforce Pardot 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Salesforce Pardot 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.salesforcepardot as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Salesforce Pardot Connector からSalesforce Pardot への接続を行います

cnxn = mod.connect("ApiVersion=4;User=YourUsername;Password=YourPassword;UserKey=YourUserKey;")

Salesforce Pardot はUsername、Password、およびUser Key を指定して接続します。

  • ApiVersion: 提供されたアカウントがアクセス可能なSalesforcePardot API バージョン。 デフォルトは4です。
  • User: Salesforce Pardot アカウントのユーザー名。
  • Password: Salesforce Pardot アカウントのパスワード。
  • UserKey: SalesforcePardot アカウントの一意のユーザーキー。このキーは永久的に利用できます。
  • IsDemoAccount (optional): でもアカウントの場合は、TRUE に設定。

Pardot User Key へのアクセス

現在のアカウントのUser Key にアクセスするには、「設定」->「My Profile」の「API User Key」行にアクセスします。

Salesforce Pardot をクエリするSQL 文の作成

Salesforce Pardot にはSQL でデータアクセスが可能です。Prospects エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Id, Email FROM Prospects WHERE ProspectAccountId = '703'"

Salesforce Pardot 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、Salesforce Pardot のデータ を取得して、Email 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,'Email')

etl.tocsv(table2,'prospects_data.csv')

CData Python Connector for SalesforcePardot を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Salesforce Pardot 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

Salesforce Pardot Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Salesforce Pardot 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.salesforcepardot as mod

cnxn = mod.connect("ApiVersion=4;User=YourUsername;Password=YourPassword;UserKey=YourUserKey;")

sql = "SELECT Id, Email FROM Prospects WHERE ProspectAccountId = '703'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Email')

etl.tocsv(table2,'prospects_data.csv')

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