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ActiveCampaign 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ActiveCampaign をシームレスに統合。

Python のDash ライブラリを使って、ActiveCampaign 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、ActiveCampaign 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 ActiveCampaign を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでActiveCampaign 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、ActiveCampaign に連携して、ActiveCampaign 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. ActiveCampaign 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ActiveCampaign 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ActiveCampaign 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.activecampaign 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 ActiveCampaign Connector からActiveCampaign データ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("URL=yourUrl;APIKey=yourApiKey")

ActiveCampaign 接続プロパティの取得・設定方法

ActiveCampaign はAPI キーによる認証をサポートしています。ActiveCampaign に接続するには以下を設定します。

  • URL:アカウントのDeveloper タブのMy Settings ページで確認できます。次に例を示します。https://{yourAccountName}.api-us1.com
  • APIKey:アカウントのDeveloper タブのSettings ページで確認できます。ActiveCampaign アカウントの各ユーザーには、それぞれ固有のAPI キーがあります。

ActiveCampaign 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 Id, Title FROM Deals WHERE Id = '1'""", 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-activecampaignedataplot'

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、ActiveCampaign 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.Id, y=df.Title, name='Id')

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='ActiveCampaign Deals 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ActiveCampaign データ を見てみましょう。

python activecampaign-dash.py
Dash のウェブアプリでActiveCampaign 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

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

cnxn = mod.connect("URL=yourUrl;APIKey=yourApiKey")

df = pd.read_sql("SELECT Id, Title FROM Deals WHERE Id = '1'", cnxn)
app_name = 'dash-activecampaigndataplot'

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.Id, y=df.Title, name='Id')

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='ActiveCampaign Deals Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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

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