Python でMarketo のデータを変換・出力するETL 処理を作る方法

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')