> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://sanghunkang.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # appsflyer pull api를 이용해 raw data 적재하기 - URL: https://sanghunkang.com/ko/loading-raw-data-using-appsflyer-pull-api-ko/ - Published: 2017-02-09T00:00:00.000Z - Updated: 2026-08-31T10:05:33.000Z - Author: Sanghun Kang - Tags: dev, #ko, appsflyer, data-engineering # Table of Contents - [1\. API 정리](#1-api-정리) - [2\. 테이블 설계](#2-테이블-설계) - [3\. 테이블 생성](#3-테이블-생성) - [4\. 안드로이드&ios dataframe 합치기](#4-안드로이드-ios-dataframe-합치기) - [5\. temp테이블로 to\_sql](#5-temp테이블로-to-sql) - [6\. temp테이블 -> 적재테이블로 insert](#6-temp테이블-적재테이블로-insert) - [전체 스크립트](#전체-스크립트) - 참조: [appsflyer pull api 가이드](https://support.appsflyer.com/hc/en-us/articles/207034346-Pull-APIs-Pulling-AppsFlyer-Reports-by-APIs?ref=sanghunkang.com) - push api가 아닌 pull api를 사용하는 이유. - 앱스플라이어 이벤트를 많이 정의할수록 push api가 빈번하게 호출된다. - 이는 서비스 품질 저하로 이어질 수 있음. (완벽한 분석용 DB가 따로 구축되어 있다면 상관 없다.) - **그러므로 실시간 데이터 적재보다는 하루에 한번, 전일자 데이터를 적재하기로 결정했고 이런 용도에는 pull api가 적합하다.** - product와 archive에 동시에 적재하는 이유. - 앱스플라이어에서 데이터를 무한정 제공하진 않는다. - 가입한 플랜에 따라 최근 x일자 데이터만 조회가 가능하다. - 그렇기에 미리미리 자체적으로 데이터를 보관해야 한다. - 이를 위해 앱스플라이어에서 직접 AWS s3로 데이터를 알아서 쌓아주는 [data locker](https://support.appsflyer.com/hc/en-us/articles/218125823-AppsFlyer-Data-Locker?ref=sanghunkang.com)라는 서비스를 제공하지만 매우 비싸다. - 내부 db와의 join을 위해 product에 적재해야 하지만 계속 쌓아두기엔 용량의 압박이 있다. - **그러므로 동일한 데이터를 product와 archive에 동시에 쌓고 일정 시간이 지난 데이터는 product에서 삭제해서 용량 확보.** - 주의점 - api url에 timezone을 꼭 설정해주자. - 만약 한국시간대 기준으로 데이터를 적재하고 싶다면 `&timezone=Asia/Seoul`을 추가해 준다. [https://hq.appsflyer.com/export/{APP\_ID}}/{REPORT\_TYPE}/v5?api\_token={API\_TOKEN}&from={FROM\_DATE}&to={TO\_DATE}&timezone=Asia/Seoul](https://hq.appsflyer.com/export/%7BAPP%5FID%7D%7D/%7BREPORT%5FTYPE%7D/v5?api%5Ftoken={API%5FTOKEN}&from={FROM%5FDATE}&to={TO%5FDATE}&timezone=Asia/Seoul&ref=sanghunkang.com) - [가이드](https://support.appsflyer.com/hc/en-us/articles/207034346-Pull-APIs-Pulling-AppsFlyer-Reports-by-APIs?ref=sanghunkang.com)대로라면 UTC+9를 의미하는 `&timezone=%2B09:00`도 동일한 결과를 보여야 하지만 동일한 결과를 보여주지 않는다. appsflyer에 문의 결과 문제가 있는것 같으니 `&timezone=Asia/Seoul`를 사용하라고 안내를 받았다. - 글로벌 서비스라면 currency도 정할 수 있다. 역시 [가이드](https://support.appsflyer.com/hc/en-us/articles/207034346-Pull-APIs-Pulling-AppsFlyer-Reports-by-APIs?ref=sanghunkang.com)참조. - 문제점 - `is_primary_attribution`의 경우, True/False로 들어올때도 있고 0/1로 들어올때도 있었다. 데이터의 통일성을 위해, 그리고 예외처리를 위해 `binary_to_boolean`함수를 만들어서 처리함. - 테스트를 위해 `event_value`에 최대한 많은 데이터를 담아 전송했으나 실제 이만큼 많은 데이터를 적재할 필요는 없다. 다른 column들과 많이 중복되기도 하고. 그래서 필요한 부분만 가져오고 나머지는 None으로 만들어버렸다. ## 1\. API 정리 - Raw data reports의 installs report와 in-app-events를 한 테이블에 적재 - performance report - Partners by Date의 경우 이벤트 실행 횟수가 기록되어있는데 이벤트가 아직 확정되지 않아 보류 - 안드로이드 - 인스톨: [https://hq.appsflyer.com/export/{}/installs\_report/v5?api\_token={}&from={from\_date}&to={to\_date}&timezone=Asia/Seoul](https://hq.appsflyer.com/export/%7B%7D/installs%5Freport/v5?api%5Ftoken={}&from={from%5Fdate}&to={to%5Fdate}&timezone=Asia/Seoul&ref=sanghunkang.com) - 인앱이벤트: [https://hq.appsflyer.com/export/{}/in\_app\_events\_report/v5?api\_token={}&from={from\_date}&to={to\_date}&timezone=Asia/Seoul](https://hq.appsflyer.com/export/%7B%7D/in%5Fapp%5Fevents%5Freport/v5?api%5Ftoken={}&from={from%5Fdate}&to={to%5Fdate}&timezone=Asia/Seoul&ref=sanghunkang.com) - 리타게팅 인앱이벤트: api 엑세스 지원 X (추후 지원 예정) - ios - 인스톨: [https://hq.appsflyer.com/export/{}/installs\_report/v5?api\_token={}&from={from\_date}&to={to\_date}&timezone=Asia/Seoul](https://hq.appsflyer.com/export/%7B%7D/installs%5Freport/v5?api%5Ftoken={}&from={from%5Fdate}&to={to%5Fdate}&timezone=Asia/Seoul&ref=sanghunkang.com) - 인앱이벤트: [https://hq.appsflyer.com/export/{}/in\_app\_events\_report/v5?api\_token={}&from={from\_date}&to={to\_date}&timezone=Asia/Seoul](https://hq.appsflyer.com/export/%7B%7D/in%5Fapp%5Fevents%5Freport/v5?api%5Ftoken={}&from={from%5Fdate}&to={to%5Fdate}&timezone=Asia/Seoul&ref=sanghunkang.com) - 리타게팅 인앱이벤트: api 엑세스 지원 X (추후 지원 예정) ## 2\. 테이블 설계 | api 제공 column | 필요? | 디비 column 명 | datatype | 비고 | | --------------------------- | --- | ----------------------------- | --------- | ---------------------- | | Attributed Touch Type | O | attributed\_touch\_type | text | | | Attributed Touch Time | O | attributed\_touch\_time | timestamp | | | Install Time | O | install\_time | timestamp | | | Event Time | O | event\_time | timestamp | | | Event Name | O | event\_name | text | | | Event Value | O | event\_value | text | | | Event Revenue | X | event\_revenue | | | | Event Revenue Currency | X | event\_revenue\_currency | | | | Event Revenue USD | X | event\_revenue\_usd | | | | Event Source | X | event\_source | | | | Is Receipt Validated | X | is\_receipt\_validated | | | | Partner | O | partner | text | | | Media Source | O | media\_source | text | | | Channel | O | channel | text | | | Keywords | O | keywords | text | | | Campaign | O | campaign | text | | | Campaign ID | O | campaign\_id | text | | | Adset | O | adset | text | | | Adset ID | O | adset\_id | text | | | Ad | O | ad | text | | | Ad ID | O | ad\_id | text | | | Ad Type | O | ad\_type | text | | | Site ID | O | site\_id | text | | | Sub Site ID | X | sub\_site\_id | text | | | Sub Param 1 | X | sub\_param\_1 | text | | | Sub Param 2 | X | sub\_param\_2 | text | | | Sub Param 3 | X | sub\_param\_3 | text | | | Sub Param 4 | X | sub\_param\_4 | text | | | Sub Param 5 | X | sub\_param\_5 | text | | | Cost Model | X | cost\_model | | | | Cost Value | X | cost\_value | | | | Cost Currency | X | cost\_currency | | | | Contributor 1 Partner | O | contributor\_1\_partner | text | | | Contributor 1 Media Source | O | contributor\_1\_media\_source | text | | | Contributor 1 Campaign | O | contributor\_1\_campaign | text | | | Contributor 1 Touch Type | O | contributor\_1\_touch\_type | text | | | Contributor 1 Touch Time | O | contributor\_1\_touch\_time | timestamp | | | Contributor 2 Partner | O | contributor\_2\_partner | text | | | Contributor 2 Media Source | O | contributor\_2\_media\_source | text | | | Contributor 2 Campaign | O | contributor\_2\_campaign | text | | | Contributor 2 Touch Type | O | contributor\_2\_touch\_type | text | | | Contributor 2 Touch Time | O | contributor\_2\_touch\_time | timestamp | | | Contributor 3 Partner | O | contributor\_3\_partner | text | | | Contributor 3 Media Source | O | contributor\_3\_media\_source | text | | | Contributor 3 Campaign | O | contributor\_3\_campaign | text | | | Contributor 3 Touch Type | O | contributor\_3\_touch\_type | text | | | Contributor 3 Touch Time | O | contributor\_3\_touch\_time | timestamp | | | Region | X | region | text | | | Country Code | X | country\_code | text | | | State | X | state | text | | | City | X | city | text | | | Postal Code | X | postal\_code | text | | | DMA | X | dma | text | | | IP | X | ip | text | | | WIFI | O | wifi | boolean | | | Operator | X | operator | text | | | Carrier | X | carrier | text | | | Language | X | language | text | | | AppsFlyer ID | O | appsflyer\_id | text | | | Advertising ID | O | advertising\_id | text | | | IDFA | X | idfa | text | advertising\_id에 같이 적재 | | Android ID | X | android\_id | text | | | Customer User ID | O | customer\_user\_id | integer | | | IMEI | X | imei | text | | | IDFV | X | idfv | text | | | Platform | O | platform | text | | | Device Type | X | device\_type | | | | OS Version | X | os\_version | | | | App Version | X | app\_version | | | | SDK Version | X | sdk\_version | | | | App ID | X | app\_id | | | | App Name | X | app\_name | | | | Bundle ID | X | bundle\_id | | | | Is Retargeting | O | is\_retargeting | boolean | | | Retargeting Conversion Type | O | retargeting\_conversion\_type | text | | | Attribution Lookback | O | attribution\_lookback | text | | | Reengagement Window | O | reengagement\_window | text | | | Is Primary Attribution | O | is\_primary\_attribution | boolean | | | User Agent | X | user\_agent | | | | HTTP Referrer | X | http\_referrer | | | | Original URL | X | original\_url | | | ## 3\. 테이블 생성 ```sql create table appsflyer_raw_data ( attributed_touch_type text, attributed_touch_time timestamp, install_time timestamp, event_time timestamp, event_name text, event_value text, partner text, media_source text, channel text, keywords text, campaign text, campaign_id text, adset text, adset_id text, ad text, ad_id text, ad_type text, site_id text, contributor_1_partner text, contributor_1_media_source text, contributor_1_campaign text, contributor_1_touch_type text, contributor_1_touch_time timestamp, contributor_2_partner text, contributor_2_media_source text, contributor_2_campaign text, contributor_2_touch_type text, contributor_2_touch_time timestamp, contributor_3_partner text, contributor_3_media_source text, contributor_3_campaign text, contributor_3_touch_type text, contributor_3_touch_time timestamp, wifi boolean, appsflyer_id text, advertising_id text, customer_user_id integer, platform text, is_retargeting boolean, retargeting_conversion_type text, attribution_lookback text, reengagement_window text, is_primary_attribution boolean ) ``` ## 4\. 안드로이드&ios dataframe 합치기 - 둘 다 동일한 format이라 문제 없음 ## 5\. temp테이블로 to\_sql - temp\_appsflyer\_raw\_data ## 6\. temp테이블 -> 적재테이블로 insert ## 전체 스크립트 ```python #-*-coding:utf-8 import datetime import locale import datetime import time import os import pandas as pd import sqlalchemy import psycopg2 import numpy as np import json # from slacker import Slacker # 작업이 완료되면 슬랙으로 noti를 주기위해 넣음. 다른 방식으로 작업 결과를 체크한다면 지워도 무방함. # SLACK_CHANNEL = 'YOUR_SLACK_CHANNEL' # SLACK_TOKEN = "YOUR_SLACK_BOT_TOKEN" def api_calling(api_call_command, download_path): while True: os.system(api_call_command) # 용량이 0바이트인 csv가 다운로드 되었을 경우 if os.path.getsize(download_path) == 0: #slack.chat.post_message(SLACK_CHANNEL, "[failed]" + download_path, as_user=True) os.remove(download_path) time.sleep(10*60) # 10분 기다렸다가 다시 다운로드 시도해 continue break def binary_to_boolean(input_str): try: if int(input_str) == 1: return True elif int(input_str) == 0: return False else: return input_str except: return input_str def connect(user, password, db, host, port=DEFAULT_PORT): '''Returns a connection and a metadata object''' url = 'postgresql://{}:{}@{}:{}/{}' url = url.format(user, password, host, port, db) # The return value of create_engine() is our connection object connection = sqlalchemy.create_engine(url, client_encoding='utf8') return connection # product DB 연결 정보 product_user = '' product_password = '' product_host='' product_port = product_db = '' # archive DB 연결 정보 archive_user = '' archive_password = '' archive_host='' archive_port = archive_db = '' # 어제자 데이터를 가져와 적재하기 위해 어제 날자를 구함 today = datetime.datetime.now().date() yesterday = today - datetime.timedelta(1) # 어제 데이터만 조회하기 위함 from_date=to_date=yesterday product_connection_string = "dbname={dbname} user={user} host={host} password={password} port={port}"\ .format(dbname=product_db, user=product_user, host=product_host, password=product_password, port=product_port) archive_connection_string = "dbname={dbname} user={user} host={host} password={password} port={port}"\ .format(dbname=archive_db, user=archive_user, host=archive_host, password=archive_password, port=archive_port) # 다운로드 경로& api url 지정 download_path_report = "WRITE_YOUR_PATH/{date}_{platform}_{type}_report.csv" download_path_android_install_report = download_path_report.format(date=yesterday, platform='android', type='install') download_path_android_in_app_events_report = download_path_report.format(date=yesterday, platform='android', type='in_app_events') download_path_ios_install_report = download_path_report.format(date=yesterday, platform='ios', type='install') download_path_ios_in_app_events_report = download_path_report.format(date=yesterday, platform='ios', type='in_app_events') api_url_android_install_report = "https://PULL_API_URL_AND_API_KEY&from={from_date}&to={to_date}&timezone=Asia/Seoul" api_url_android_in_app_events_report = "https://PULL_API_URL_AND_API_KEY&from={from_date}&to={to_date}&timezone=Asia/Seoul" api_url_ios_install_report = "https://PULL_API_URL_AND_API_KEY&from={from_date}&to={to_date}&timezone=Asia/Seoul" api_url_ios_in_app_events_report = "https://PULL_API_URL_AND_API_KEY&from={from_date}&to={to_date}&timezone=Asia/Seoul" api_url_android_install_report = api_url_android_install_report.format(from_date=from_date , to_date=to_date) api_url_android_in_app_events_report = api_url_android_in_app_events_report.format(from_date=from_date , to_date=to_date) api_url_ios_install_report = api_url_ios_install_report.format(from_date=from_date , to_date=to_date) api_url_ios_in_app_events_report = api_url_ios_in_app_events_report.format(from_date=from_date , to_date=to_date) api_call="wget -O '{download_path}' '{api_url}'" api_call_android_install_report = api_call.format(download_path=download_path_android_install_report , api_url = api_url_android_install_report) api_call_android_in_app_events_report = api_call.format(download_path=download_path_android_in_app_events_report , api_url = api_url_android_in_app_events_report) api_call_ios_install_report = api_call.format(download_path=download_path_ios_install_report , api_url = api_url_ios_install_report) api_call_ios_in_app_events_report = api_call.format(download_path=download_path_ios_in_app_events_report , api_url = api_url_ios_in_app_events_report) # raw data report download api_calling(api_call_android_install_report, download_path_android_install_report) api_calling(api_call_ios_install_report, download_path_ios_install_report) api_calling(api_call_android_in_app_events_report, download_path_android_in_app_events_report) api_calling(api_call_ios_in_app_events_report, download_path_ios_in_app_events_report) android_install_report = pd.read_csv(download_path_android_install_report) android_in_app_events_report = pd.read_csv(download_path_android_in_app_events_report) ios_install_report = pd.read_csv(download_path_ios_install_report) ios_in_app_events_report = pd.read_csv(download_path_ios_in_app_events_report) total_report = pd.concat([ android_install_report , android_in_app_events_report , ios_install_report , ios_in_app_events_report], axis = 0) # column명을 정제. 대문자를 소문자로, 공백문자를 underscore로 total_report.columns = [column.lower().replace(' ', '_') for column in total_report.columns] # ios의 경우 idfa컬럼값을 advertising_id로 복사 total_report.loc[total_report.platform == 'ios', 'advertising_id'] = total_report.loc[total_report.platform == 'ios', 'idfa'] #db에 적재할 column만 가져오기 necessary_columns = [ 'attributed_touch_type', 'attributed_touch_time', 'install_time', 'event_time', 'event_name', 'event_value', 'partner', 'media_source', 'channel', 'keywords', 'campaign', 'campaign_id', 'adset', 'adset_id', 'ad','ad_id', 'ad_type', 'site_id', 'contributor_1_partner', 'contributor_1_media_source', 'contributor_1_campaign', 'contributor_1_touch_type', 'contributor_1_touch_time', 'contributor_2_partner', 'contributor_2_media_source', 'contributor_2_campaign', 'contributor_2_touch_type', 'contributor_2_touch_time', 'contributor_3_partner', 'contributor_3_media_source', 'contributor_3_campaign', 'contributor_3_touch_type', 'contributor_3_touch_time', 'wifi', 'appsflyer_id', 'advertising_id', 'customer_user_id', 'platform', 'is_retargeting', 'retargeting_conversion_type', 'attribution_lookback', 'reengagement_window', 'is_primary_attribution'] sliced_report = total_report[necessary_columns] #구매 이벤트일 경우에만 영수증 아이디를 남기고 나머지 경우에는 모두 삭제 sliced_report['event_value'] = sliced_report['event_value'].apply(lambda x: int(json.loads(x)['af_receipt_id']) if 'af_receipt_id' in str(x) else None) # is_primary_attribution의 경우 True/False로 들어올때도 있고 0/1로 들어올 떄도 있다. # Boolean으로 처리해주기 위해 데이터를 전처리해주자 sliced_report['is_primary_attribution'] = sliced_report['is_primary_attribution'].apply(lambda x: binary_to_boolean(x)) # 기존에 적재하는 테이블에 어제자 데이터를 insert하는 형식으로 하기보단 아래 순서대로 작업을 진행. # 1. 다운받은 csv를 temp 테이블로 옮긴 뒤, # 2. temp테이블의 모든 레코드를 기존 적재 테이블로 옮기고 # 3. temp테이블 drop # 4. 다운받은 csv파일 삭제 #connect production DB with sqlalchemy product = connect(product_user, product_password, product_db, product_host, product_port) # 1. 다운받은 csv를 temp 테이블로 옮긴 뒤, sliced_report.to_sql('temp_appsflyer_raw_data', product, index=False, dtype={ 'attributed_touch_type':sqlalchemy.types.Text(), 'attributed_touch_time':sqlalchemy.types.TIMESTAMP(), 'install_time':sqlalchemy.types.TIMESTAMP(), 'event_time':sqlalchemy.types.TIMESTAMP(), 'event_name':sqlalchemy.types.Text(), 'event_value':sqlalchemy.types.Text(), 'partner':sqlalchemy.types.Text(), 'media_source':sqlalchemy.types.Text(), 'channel':sqlalchemy.types.Text(), 'keywords':sqlalchemy.types.Text(), 'campaign':sqlalchemy.types.Text(), 'campaign_id':sqlalchemy.types.Text(), 'adset':sqlalchemy.types.Text(), 'adset_id':sqlalchemy.types.Text(), 'ad':sqlalchemy.types.Text(), 'ad_id':sqlalchemy.types.Text(), 'ad_type':sqlalchemy.types.Text(), 'site_id':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_1_partner':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_1_media_source':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_1_campaign':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_1_touch_type':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_1_touch_time':sqlalchemy.types.TIMESTAMP(), 'contributor_2_partner':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_2_media_source':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_2_campaign':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_2_touch_type':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_2_touch_time':sqlalchemy.types.TIMESTAMP(), 'contributor_3_partner':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_3_media_source':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_3_campaign':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_3_touch_type':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_3_touch_time':sqlalchemy.types.TIMESTAMP(), 'wifi':sqlalchemy.types.Boolean(), 'appsflyer_id':sqlalchemy.types.Text(), 'advertising_id':sqlalchemy.types.Text(), 'customer_user_id':sqlalchemy.types.Integer(), 'platform':sqlalchemy.types.Text(), 'is_retargeting':sqlalchemy.types.Boolean(), 'retargeting_conversion_type':sqlalchemy.types.Text(), 'attribution_lookback':sqlalchemy.types.Text(), 'reengagement_window':sqlalchemy.types.Text(), 'is_primary_attribution':sqlalchemy.types.Boolean() } ) # connect production DB wiht psycopg2 product_psycopg = psycopg2.connect(product_connection_string) pc = product_psycopg.cursor() # 2. temp테이블의 모든 레코드를 기존 적재 테이블로 옮기고 # 3. temp테이블 drop sql_insert = """ insert into appsflyer_raw_data select * from temp_appsflyer_raw_data """ sql_drop = """drop table temp_appsflyer_raw_data""" pc.execute(sql_insert) pc.execute('commit') pc.execute(sql_drop) pc.execute('commit') pc.close() # 동일한 작업을 archive DB에서도 반복 #connect archive DB with sqlalchemy archive = connect(archive_user, archive_password, archive_db, archive_host, archive_port) #temp 테이블로 넣기 sliced_report.to_sql('temp_appsflyer_raw_data', archive, index=False, dtype={ 'attributed_touch_type':sqlalchemy.types.Text(), 'attributed_touch_time':sqlalchemy.types.TIMESTAMP(), 'install_time':sqlalchemy.types.TIMESTAMP(), 'event_time':sqlalchemy.types.TIMESTAMP(), 'event_name':sqlalchemy.types.Text(), 'event_value':sqlalchemy.types.Text(), 'partner':sqlalchemy.types.Text(), 'media_source':sqlalchemy.types.Text(), 'channel':sqlalchemy.types.Text(), 'keywords':sqlalchemy.types.Text(), 'campaign':sqlalchemy.types.Text(), 'campaign_id':sqlalchemy.types.Text(), 'adset':sqlalchemy.types.Text(), 'adset_id':sqlalchemy.types.Text(), 'ad':sqlalchemy.types.Text(), 'ad_id':sqlalchemy.types.Text(), 'ad_type':sqlalchemy.types.Text(), 'site_id':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_1_partner':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_1_media_source':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_1_campaign':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_1_touch_type':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_1_touch_time':sqlalchemy.types.TIMESTAMP(), 'contributor_2_partner':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_2_media_source':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_2_campaign':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_2_touch_type':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_2_touch_time':sqlalchemy.types.TIMESTAMP(), 'contributor_3_partner':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_3_media_source':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_3_campaign':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_3_touch_type':sqlalchemy.types.Text(), 'contributor_3_touch_time':sqlalchemy.types.TIMESTAMP(), 'wifi':sqlalchemy.types.Boolean(), 'appsflyer_id':sqlalchemy.types.Text(), 'advertising_id':sqlalchemy.types.Text(), 'customer_user_id':sqlalchemy.types.Integer(), 'platform':sqlalchemy.types.Text(), 'is_retargeting':sqlalchemy.types.Boolean(), 'retargeting_conversion_type':sqlalchemy.types.Text(), 'attribution_lookback':sqlalchemy.types.Text(), 'reengagement_window':sqlalchemy.types.Text(), 'is_primary_attribution':sqlalchemy.types.Boolean() } ) # connect archive DB wiht psycopg2 archive_psycopg = psycopg2.connect(archive_connection_string) ac = archive_psycopg.cursor() ac.execute(sql_insert) ac.execute('commit') ac.execute(sql_drop) ac.execute('commit') ac.close() # 4. 다운받은 csv파일 삭제 os.remove(download_path_android_install_report) os.remove(download_path_android_in_app_events_report) os.remove(download_path_ios_install_report) os.remove(download_path_ios_in_app_events_report) # 작업이 완료되면 슬랙으로 noti # slack = Slacker(SLACK_TOKEN) # slack.chat.post_message(SLACK_CHANNEL, "appsflyer_raw_data.py done", as_user=True) ```