Python のDash ライブラリを使って、Smartsheet 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

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 Smartsheet を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでSmartsheet 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、Smartsheet に連携して、Smartsheet 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. Smartsheet 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Smartsheet 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Smartsheet 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.smartsheet 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 Smartsheet Connector からSmartsheet データ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOauthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

個人用トークンを使用して、自分のデータをテストし、アクセスします。個人用トークンを取得する方法は次のとおりです。

• Smartsheet にログインします。
• 「アカウント」をクリックして「個人用の設定」を選択します。
• 「API アクセス」をクリックし、フォームを使用して新しいアクセストークンを生成するか、既存のアクセストークンを管理します。

その後、OAuthAccessToken を生成したトークンに設定します。

Smartsheet 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 TaskName, Progress FROM Sheet_Event_Plan_Budget WHERE Assigned = 'Ana Trujilo'""", 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-smartsheetedataplot'

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、Smartsheet 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.TaskName, y=df.Progress, name='TaskName')

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='Smartsheet Sheet_Event_Plan_Budget 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Smartsheet データ を見てみましょう。

python smartsheet-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

Smartsheet Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Smartsheet 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.smartsheet as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOauthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

df = pd.read_sql("SELECT TaskName, Progress FROM Sheet_Event_Plan_Budget WHERE Assigned = 'Ana Trujilo'", cnxn)
app_name = 'dash-smartsheetdataplot'

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.TaskName, y=df.Progress, name='TaskName')

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='Smartsheet Sheet_Event_Plan_Budget Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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