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Python でPipedrive 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、Pipedrive 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Pipedrive 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 Pipedrive とpetl フレームワークを使って、Pipedrive 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Pipedrive 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。Pipedrive 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Pipedrive 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Pipedrive 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.pipedrive as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Pipedrive Connector からPipedrive への接続を行います
cnxn = mod.connect("AuthScheme=Basic;CompanyDomain=MyCompanyDomain;APIToken=MyAPIToken;")
Pipedrive 接続プロパティの取得・設定方法
Pipedrive には、接続および認証する2つの方法があります。Basic およびOAuth です。
Basic 認証
Basic 認証で認証するには：- API トークンを取得します。
- Pipedrive ポータルを開きます。
- ページ右上のアカウント名をクリックします。Pipedrive はドロップダウンリストを表示します。
- 会社設定 -> Personal Preferences -> API -> Generate Token に移動します。
- 生成されたAPI トークンの値を記録します。また、CompanyDomain を控えておきます。これは、PipeDrive ホームページのURL に表示されます。（これは会社の開発者用サンドボックスのURL です。）
- 次の接続プロパティを設定します。
- APIToken：取得したAPI トークンの値。
- CompanyDomain：開発者サンドボックスURL のCompanyDomain。
- AuthScheme：Basic。
- 承認されたユーザー名とパスワードでログインします。
API トークンはPipedrive ポータルに保存されます。これを取得するには、会社名をクリックし、ドロップダウンリストを使用して会社設定 -> Personal Preferences -> API に移動します。
OAuth 認証
ユーザー名やパスワードへのアクセスを保有していない場合や、それらを使いたくない場合にはOAuth ユーザー同意フローを使用します。認証方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証」セクションを参照してください。
Pipedrive をクエリするSQL 文の作成
Pipedrive にはSQL でデータアクセスが可能です。Deals エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT PersonName, UserEmail FROM Deals WHERE Value = '50000'"
Pipedrive 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、Pipedrive のデータ を取得して、UserEmail 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,'UserEmail') etl.tocsv(table2,'deals_data.csv')
CData Python Connector for Pipedrive を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Pipedrive 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
Pipedrive Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Pipedrive 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.pipedrive as mod
cnxn = mod.connect("AuthScheme=Basic;CompanyDomain=MyCompanyDomain;APIToken=MyAPIToken;")
sql = "SELECT PersonName, UserEmail FROM Deals WHERE Value = '50000'"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'UserEmail')
etl.tocsv(table2,'deals_data.csv')
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