ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
詳細はこちら →CData
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ライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for XeroWorkflowMax は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Xero WorkflowMax にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Xero WorkflowMax データの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でXero WorkflowMax にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
CData Python Connectors では、1.データソースとしてXero WorkflowMax の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でXero WorkflowMax にアクセスします。
pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。
pip install pandas pip install matplotlib pip install sqlalchemy
次にライブラリをインポートします。
import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engine
次は接続文字列を作成してXero WorkflowMax に接続します。create_engine 関数を使って、Xero WorkflowMax に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。
engine = create_engine("xeroworkflowmax:///?APIKey=myApiKey&AccountKey=myAccountKey")
WorkflowMax API に接続するには、Xero からAPIKey とAccountKey を取得します。取得については、 Xero のサポートにお問い合わせ頂く必要があります。(https://www.workflowmax.com/contact-us).
API キーとAccount キーを取得したら、APIKey とAccountKey 接続プロパティの値を設定してください。 これらが設定されれば、接続の準備は完了です。
pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Name FROM Clients WHERE Name = 'Cynthia'""", engine)
DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Xero WorkflowMax データをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Id", y="Name") plt.show()
このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。
日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。
import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engin engine = create_engine("xeroworkflowmax:///?APIKey=myApiKey&AccountKey=myAccountKey") df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Name FROM Clients WHERE Name = 'Cynthia'""", engine) df.plot(kind="bar", x="Id", y="Name") plt.show()