帮助将数据加载到Salesforce.com分析云的工具
pyAnalyticsCloud的Python项目详细描述
[![github许可证](https://img.shields.io/github/license/heroku/pyAnalyticsCloud.svg)](https://github.com/heroku/pyAnalyticsCloud)
salesforce.com Wave数据加载器
帮助将数据加载到salesforce.com wave中的工具
使用量
首先,您需要通过环境变量设置SFDC凭据:
export SFDC_USERNAME=youruser@example.com export SFDC_PASSWORD=yourpassword export SFDC_TOKEN=yourtoken
有关获取[安全令牌](https://help.salesforce.com/apex/HTViewHelpDoc?id=user_security_token.htm)的详细信息
开始的最快方法是将整个表加载到Salesforce Wave中
pyac-table postgres://username:password@db.example.com/database table_name
此命令将执行以下三步过程。
- generate a JSON file containing metadata describing your data
- generate a CSV file with your data
- upload the metadata and data to Analytics Cloud
pyanalyticscloud还为每个步骤提供命令帮助,这允许您在上载之前自定义数据:
pyac-metadata postgres://username:password@db.example.com/database table_name -o metadata.json pyac-dump postgres://username:password@db.example.com/database table_name -o data.csv pyac-upload metadata.json data.csv
与手动编辑数据文件不同,您可能只需要创建一个新的db表,该表由您的数据填充并使用pyac表。
库
如果要开发更高级的工作流,可以将pyanalyticscloud用作python应用程序的库。