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金蝶(Kingdee) K3 WISE へのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。Pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにBacklog をシームレスに統合。

Python のDash ライブラリを使って、Kingdee K3 WISE データ に連携するウェブアプリケーションを開発する方法

CData Python Connector を使って、Kingdee K3 WISE にデータ連携するPython ウェブアプリケーションを開発できます。pandas とDash を使って作成してみます。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-23
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CData

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Python ロゴ

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。CData Python Connector for KingdeeK3WISE を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでKingdee K3 WISE にデータ連携するアプリケーションを効率的に開発することができます。本記事では、pandas、Dash とCData Connector を使って、Kingdee K3 WISE に連携して、Kingdee K3 WISE データ をビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

  1. Kingdee K3 WISE をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
  2. Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにKingdee K3 WISE データを連携
  3. ノーコードでの手軽な接続設定

必要なモジュールのインストール

まずは、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 pandas
pip install dash
pip install dash-daq

Python でKingdee K3 WISE データを可視化

必要なモジュールとフレームワークがインストールされたら、ウェブアプリを開発していきます。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掲載しているので、参考にしてください。

まず、CData Connector を含むモジュールをインポートします:

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.kingdeek3wise as mod
import plotly.graph_objs as go

接続文字列を使ってデータへの接続を確立します。connect 関数を使ってCData Kingdee K3 WISE Connector からKingdee K3 WISE データ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("User=myuseraccount;Password=mypassword;URL=http://ip;AccountId=myaccountid;")

接続するには、以下を設定します。

  • URL:Kingdee のルートURL。例えば、Kingdee 13.1 のURL はホストのIP です。
  • AccountId:Kingdee のAisID(アカウントのセットのId)。
  • User:Kingdee に接続するユーザー。
  • Password:ユーザーのパスワード。

Kingdee K3 WISE にクエリを実行

read_sql 関数を使って、padas からSQL 文を発行し、DataFrame に結果を格納します。

df = pd.read_sql("""SELECT UUID, NAME FROM Account WHERE Contact = 'FALSE'""", cnxn)

ウェブアプリケーションの設定

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、ウェブアプリにname、stylesheet、title を設定していきます。

app_name = 'dash-kingdeek3wiseedataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'

Layout 設定

次に、Kingdee K3 WISE データ をベースにした棒グラフを作詞し、アプリのレイアウトを設定します。

trace = go.Bar(x=df.UUID, y=df.NAME, name='UUID')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Kingdee K3 WISE Account Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして実行

接続、アプリ、レイアウトを定義したら、アプリを実行してみましょう。以下のコードで実行できます。

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでKingdee K3 WISE データ を見てみましょう。

python kingdeek3wise-dash.py
Dash のウェブアプリでKingdee K3 WISE データ を表示

ちゃんとデータが表示できてますね!

おわりに

Kingdee K3 WISE Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Kingdee K3 WISE 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てみてください。



import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.kingdeek3wise as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("User=myuseraccount;Password=mypassword;URL=http://ip;AccountId=myaccountid;")

df = pd.read_sql("SELECT UUID, NAME FROM Account WHERE Contact = 'FALSE'", cnxn)
app_name = 'dash-kingdeek3wisedataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'
trace = go.Bar(x=df.UUID, y=df.NAME, name='UUID')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Kingdee K3 WISE Account Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

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