Python のDash ライブラリを使って、BigCommerce のデータ 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 BigCommerce を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでBigCommerce 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、BigCommerce に連携して、BigCommerce のデータ 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. BigCommerce 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BigCommerce のデータを連携
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BigCommerce のデータを可視化

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.bigcommerce 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 BigCommerce Connector からBigCommerce のデータ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=YourClientId; OAuthClientSecret=YourClientSecret; StoreId='YourStoreID'; CallbackURL='http://localhost:33333'InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

BigCommerce 認証は標準のOAuth フローに基づいています。

Store ID の取得

BigCommerce Store に接続するには、StoreId が必要です。Store Id を確認するには、以下の手順に従ってください。

1. BigCommerce アカウントにログインします。
2. ホームページから「Advanced Settings」->「API Accounts」 を選択します。
3. 「Create API Account」->「Create V2/V3 API Token」をクリックします。
4. 画面にAPI Path という名前のテキストボックスが表示されます。
5. テキストボックス内に、次の構造のURL が表示されます：https://api.bigcommerce.com/stores/{Store Id}/v3。
6. 上記で示したように、Store Id は'stores/' と'/v3' パスパラメータの間にあります。
7. Store Id を取得したら、「キャンセル」 をクリックするか、まだ持っていない場合はAPI Account の作成に進むことができます。

パーソナルアクセストークンの取得

加えて、自分のデータをテストおよびアクセスするには、個人用トークンを取得する必要があります。個人用トークンを取得する方法は次のとおりです。

1. BigCommerce アカウントにログインします。
2. ホームページから「Advanced Settings」->「API Accounts」 を選択します。
3. 「Create API Account」->「Create V2/V3 API Token」をクリックします。
4. アカウント名を入力します。
5. 作成するAPI Account の「OAuth Scopes」を選択します。CData 製品 は"None" とマークされたデータにアクセスできません。また、"read-only" とマークされたデータを変更できません。
6. 「保存」をクリックします。

BigCommerce への認証

• StoreId：API Path テキストボックスから取得したStore ID に設定。
• OAuthAccessToken：生成したトークンに設定。
• InitiateOAuth：OFF に設定。

BigCommerce 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 FirstName, LastName FROM Customers WHERE FirstName = 'Bob'""", 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-bigcommerceedataplot'

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、BigCommerce のデータ 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.FirstName, y=df.LastName, name='FirstName')

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='BigCommerce Customers 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BigCommerce のデータ を見てみましょう。

python bigcommerce-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=YourClientId; OAuthClientSecret=YourClientSecret; StoreId='YourStoreID'; CallbackURL='http://localhost:33333'InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

df = pd.read_sql("SELECT FirstName, LastName FROM Customers WHERE FirstName = 'Bob'", cnxn)
app_name = 'dash-bigcommercedataplot'

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.FirstName, y=df.LastName, name='FirstName')

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='BigCommerce Customers Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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