ブロックリファレンス

BLOCKS Reference

API

HTTP GET

概要

このブロックは、指定されたURL(HTTPサーバー)へ、HTTPopen_in_newのGETメソッドを使って要求(リクエスト)を送り、応答(レスポンス)としてリソース(データ)を取得します。

リクエストには、任意のクエリーパラメーターopen_in_newリクエストヘッダーopen_in_newを含められます。

レスポンスは、変数に格納できます。

本ブロックを使うことで、HTTP GETメソッドのWeb APIとの連携が可能です。

レスポンスの"HTTP Status"が400番台、500番台の時は、ブロックの実行が失敗します。

プロパティ

プロパティ名 説明
ブロック名

編集パネルに配置した当該ブロックの表示名が変更できます。

ブロックリストパネル中のブロック名は変更されません。

URL リクエストするURLを指定します。
クエリーパラメーター

クエリーパラメーターopen_in_newを指定します。キーとバリューの組み合わせで指定します。

以下は、設定例です。

バリューのみ:
変数展開の指定が可能][%形式の文字列書式の指定が可能]
ブロックメモ このブロックに関するメモが記載できます。このブロックの処理に影響しません。
エラー時の繰り返し回数 リクエストエラー時の繰り返し回数を指定します。
繰り返し間隔 リクエストエラー時の繰り返し間隔を秒単位で指定します。
レスポンスを格納する変数

HTTPサーバーが返すレスポンスを格納する変数を指定します。

変数に格納する値は、レスポンスのメッセージ・ボティのみです。レスポンスの「Content-Type」ヘッダーが「application/json」の場合は、メッセージ・ボディをデコードした結果を変数に格納します。

詳細については、「出力仕様>HTTP GET/HTTP POST/HTTP PUT」を参照してください。

リクエストヘッダー

リクエストヘッダーopen_in_newを指定します。キーとバリューの組み合わせで指定します。

「Bearerトークン認証」や「Basci認証」などのように、Web APIによっては追加のリクエストヘッダーが必要な場合があります。このプロパティは、そのような場合に使用します。

以下は、「Bearerトークン認証」を指定した例です。

バリューのみ:
変数展開の指定が可能][%形式の文字列書式の指定が可能]

使用例

ここでは、Google Books APIsopen_in_newを使って書籍の検索を行う例を紹介します。

Google Books APIsは、Googleが提供する、書籍情報を取得するためのAPIです。このAPIを使うことで、書籍の検索や詳細情報の取得が簡単に行えます。

Google Books APIsへのリクエストは、HTTP GETメソッドを使います。以下は、BigQueryをタイトルに含む日本語の書籍を検索するためのリクエストURLの例です。

https://www.googleapis.com/books/v1/volumes?q=intitle:BigQuery&langRestrict=ja

このURLでは、以下のクエリーパラメーターを指定しています。

クエリーパラメーター 説明
q

検索する単語を指定します。この例では、「intitle:BigQuery」と指定することで「タイトルにBigQueryを含む書籍」を検索しています。

langRestrict

言語を指定します。この例では、jaを指定しているため、日本語の書籍のみを検索します。

これを「HTTP GET」ブロックで実現すると以下のようになります。

設定するプロパティと指定値は以下のとおりです。

プロパティ 指定値
URL

https://www.googleapis.com/books/v1/volumesを指定します。

クエリーパラメーター

キーにqlangRestrictを指定し、それぞれの値にintitle:BigQueryjaを指定します。

レスポンスを格納する変数

responseを指定します。

Google Books APIsからのレスポンスは、JSON形式で返されます。以下は、レスポンスの例です。

例:
{
  "kind": "books#volumes",
  "totalItems": 3,
  "items": [
    {
      "kind": "books#volume",
      "id": "F0CbBwAAQBAJ",
      "etag": "HZAaVgaUyWY",
      "selfLink": "https://www.googleapis.com/books/v1/volumes/F0CbBwAAQBAJ",
      "volumeInfo": {
        "title": "Google BigQueryではじめる自前ビッグデータ処理入門",
        "authors": [
          "清野克行"
        ],
        "publisher": "秀和システム",
        "publishedDate": "2014-09",
        "description": "ビッグデータの蓄積や分析には、外部ベンダーに依頼したり、本格的なプログラム開発が必要...?ではありません!本書では、WebブラウザやExcelを使って、誰でもビッグデータを蓄積したり、分析したりする方法を紹介します。もちろん、プログラム開発でより本格的な一歩を踏み出すための方法も紹介。",
        "industryIdentifiers": [
          {
            "type": "ISBN_13",
            "identifier": "9784798041872"
          },
          {
            "type": "ISBN_10",
            "identifier": "4798041874"
          }
        ],
        "readingModes": {
          "text": false,
          "image": true
        },
        "pageCount": 229,
        "printType": "BOOK",
        "maturityRating": "NOT_MATURE",
        "allowAnonLogging": false,
        "contentVersion": "preview-1.0.0",
        "panelizationSummary": {
          "containsEpubBubbles": false,
          "containsImageBubbles": false
        },
        "imageLinks": {
          "smallThumbnail": "http://books.google.com/books/content?id=F0CbBwAAQBAJ&printsec=frontcover&img=1&zoom=5&edge=curl&source=gbs_api",
          "thumbnail": "http://books.google.com/books/content?id=F0CbBwAAQBAJ&printsec=frontcover&img=1&zoom=1&edge=curl&source=gbs_api"
        },
        "language": "ja",
        "previewLink": "http://books.google.com.tw/books?id=F0CbBwAAQBAJ&printsec=frontcover&dq=intitle:BigQuery&hl=&cd=1&source=gbs_api",
        "infoLink": "http://books.google.com.tw/books?id=F0CbBwAAQBAJ&dq=intitle:BigQuery&hl=&source=gbs_api",
        "canonicalVolumeLink": "https://books.google.com/books/about/Google_BigQuery%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%82%8B%E8%87%AA%E5%89%8D%EF%BE%8B.html?hl=&id=F0CbBwAAQBAJ"
      },
      "saleInfo": {
        "country": "TW",
        "saleability": "NOT_FOR_SALE",
        "isEbook": false
      },
      "accessInfo": {
        "country": "TW",
        "viewability": "PARTIAL",
        "embeddable": true,
        "publicDomain": false,
        "textToSpeechPermission": "ALLOWED",
        "epub": {
          "isAvailable": false
        },
        "pdf": {
          "isAvailable": true,
          "acsTokenLink": "http://books.google.com.tw/books/download/Google_BigQuery%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%82%8B%E8%87%AA%E5%89%8D%EF%BE%8B-sample-pdf.acsm?id=F0CbBwAAQBAJ&format=pdf&output=acs4_fulfillment_token&dl_type=sample&source=gbs_api"
        },
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        "accessViewStatus": "SAMPLE",
        "quoteSharingAllowed": false
      },
      "searchInfo": {
        "textSnippet": "ビッグデータの蓄積や分析には、外部ベンダーに依頼したり、本格的なプログラム開発が必要...?ではありません ..."
      }
    },
    {
      "kind": "books#volume",
      "id": "SXzlDwAAQBAJ",
      "etag": "/GTB/99umYI",
      "selfLink": "https://www.googleapis.com/books/v1/volumes/SXzlDwAAQBAJ",
      "volumeInfo": {
        "title": "GoogleCloudPlatform実践ビッグデータ分析基盤開発ストーリーで学ぶGoogleBigQuery",
        "authors": [
          "トップゲート"
        ],
        "publisher": "秀和システム",
        "publishedDate": "2019-12",
        "description": "Googleが社内データ分析基盤を一般提供したサービス、GigQuery(ビッグクエリ)の基礎から応用までを学びます。",
        "industryIdentifiers": [
          {
            "type": "ISBN_13",
            "identifier": "9784798059563"
          },
          {
            "type": "ISBN_10",
            "identifier": "4798059560"
          }
        ],
        "readingModes": {
          "text": false,
          "image": true
        },
        "pageCount": 241,
        "printType": "BOOK",
        "maturityRating": "NOT_MATURE",
        "allowAnonLogging": false,
        "contentVersion": "preview-1.0.0",
        "panelizationSummary": {
          "containsEpubBubbles": false,
          "containsImageBubbles": false
        },
        "imageLinks": {
          "smallThumbnail": "http://books.google.com/books/content?id=SXzlDwAAQBAJ&printsec=frontcover&img=1&zoom=5&edge=curl&source=gbs_api",
          "thumbnail": "http://books.google.com/books/content?id=SXzlDwAAQBAJ&printsec=frontcover&img=1&zoom=1&edge=curl&source=gbs_api"
        },
        "language": "ja",
        "previewLink": "http://books.google.com.tw/books?id=SXzlDwAAQBAJ&printsec=frontcover&dq=intitle:BigQuery&hl=&cd=2&source=gbs_api",
        "infoLink": "http://books.google.com.tw/books?id=SXzlDwAAQBAJ&dq=intitle:BigQuery&hl=&source=gbs_api",
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      },
      "saleInfo": {
        "country": "TW",
        "saleability": "NOT_FOR_SALE",
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      },
      "accessInfo": {
        "country": "TW",
        "viewability": "PARTIAL",
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        "publicDomain": false,
        "textToSpeechPermission": "ALLOWED",
        "epub": {
          "isAvailable": false
        },
        "pdf": {
          "isAvailable": true,
          "acsTokenLink": "http://books.google.com.tw/books/download/GoogleCloudPlatform%E5%AE%9F%E8%B7%B5%EF%BE%8B%EF%BE%9E%EF%BD%AF%EF%BD%B8%EF%BE%9E-sample-pdf.acsm?id=SXzlDwAAQBAJ&format=pdf&output=acs4_fulfillment_token&dl_type=sample&source=gbs_api"
        },
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        "accessViewStatus": "SAMPLE",
        "quoteSharingAllowed": false
      },
      "searchInfo": {
        "textSnippet": "Googleが社内データ分析基盤を一般提供したサービス、GigQuery(ビッグクエリ)の基礎から応用までを学びます。"
      }
    },
    {
      "kind": "books#volume",
      "id": "nMofEAAAQBAJ",
      "etag": "BcIiSW9CqSY",
      "selfLink": "https://www.googleapis.com/books/v1/volumes/nMofEAAAQBAJ",
      "volumeInfo": {
        "title": "集中演習 SQL入門 Google BigQueryではじめるビジネスデータ分析",
        "authors": [
          "木田和廣"
        ],
        "publisher": "インプレス",
        "publishedDate": "2021-02-19",
        "description": "データ分析のためのSQLが最速で身につく! 昨今では、ノンエンジニアのビジネスパーソンでも、CRMの顧客情報、EC・実店舗の注文ログ、Webサイトの行動ログなどの大量のデータを入手し、分析する機会が増えました。その結果、Excelだけでは集計・分析が困難になるケースも生まれています。 本書は、データの抽出・整形に用いられる言語「SQL」について、プログラミング未経験でも取り組める入門書です。Googleアカウントがあればすぐに利用でき、実務にもそのまま使える「BigQuery」をSQLの学習・実行環境として解説しています。 本書のゴールは、データ分析の実務に使えるSQLのスキルをマスターした状態です。そのため、初心者向けでありながら、難易度の高い「分析関数」(ウィンドウ関数)についても解説しています。データベースの管理やメンテナンスについては省き、データ分析に関連する内容に絞りました。 SQLの学習は、実際に手を動かすことが重要です。本書では、ビジネスシーンを意識した計230問のドリルと演習用ファイルを用意しています。ドリルで知識を定着させることで、実務に自信を持って取り組めるようになります。 発行:インプレス",
        "industryIdentifiers": [
          {
            "type": "ISBN_13",
            "identifier": "9784295010746"
          },
          {
            "type": "ISBN_10",
            "identifier": "429501074X"
          }
        ],
        "readingModes": {
          "text": false,
          "image": false
        },
        "pageCount": 481,
        "printType": "BOOK",
        "categories": [
          "Business & Economics"
        ],
        "maturityRating": "NOT_MATURE",
        "allowAnonLogging": false,
        "contentVersion": "preview-1.0.0",
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          "containsEpubBubbles": false,
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          "smallThumbnail": "http://books.google.com/books/content?id=nMofEAAAQBAJ&printsec=frontcover&img=1&zoom=5&source=gbs_api",
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        },
        "language": "ja",
        "previewLink": "http://books.google.com.tw/books?id=nMofEAAAQBAJ&dq=intitle:BigQuery&hl=&cd=3&source=gbs_api",
        "infoLink": "http://books.google.com.tw/books?id=nMofEAAAQBAJ&dq=intitle:BigQuery&hl=&source=gbs_api",
        "canonicalVolumeLink": "https://books.google.com/books/about/%E9%9B%86%E4%B8%AD%E6%BC%94%E7%BF%92_SQL%E5%85%A5%E9%96%80_Google_BigQuery.html?hl=&id=nMofEAAAQBAJ"
      },
      "saleInfo": {
        "country": "TW",
        "saleability": "NOT_FOR_SALE",
        "isEbook": false
      },
      "accessInfo": {
        "country": "TW",
        "viewability": "NO_PAGES",
        "embeddable": false,
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        "textToSpeechPermission": "ALLOWED",
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          "isAvailable": true
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        "textSnippet": "データ分析のためのSQLが最速で身につく! 昨今では、ノンエンジニアのビジネスパーソンでも、CRMの顧客情報、EC・実店舗の注文ログ、Webサイトの行動ログなどの大量のデータを ..."
      }
    }
  ]
}

このレスポンスは、先ほどの「HTTP GET」ブロックの「レスポンスを格納する変数」プロパティの指定で、responseという名前の変数に格納されます。

この使用例では、変数に格納されたレスポンスをBigQueryテーブルに格納します。

変数に格納されたデータをBigQueryテーブルに格納するには、BigQueryカテゴリーの「変数からテーブルへロード」ブロックを使用します。使用例は、以下のとおりです。

設定するプロパティと指定値は以下のとおりです。

プロパティ 指定値
投入データの変数

検索結果は、レスポンスデータのitems配列内に列挙されているので、response.itemsと指定します。

投入先のデータセット

レスポンスデータ格納用のBigQueryデータセットを指定します。

投入先のテーブル

レスポンスデータ格納用のBigQueryテーブルを指定します。

スキーマ設定

スキーマ設定用JSONファイルopen_in_newをダウンロードし、ファイル内容を「JSONで編集」をクリックして貼り付けます。

この2つのブロックを組み合わせると、書籍を検索しその結果をBigQueryに格納するフローの完成です。

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