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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 Email を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでEmail 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、Email に連携して、Email 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 は、以下のような特徴を持った製品です。
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
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.email 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 Email Connector からEmail のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("[email protected];Password=password;Server=imap.gmail.com;Port=993;SMTP Server=smtp.gmail.com;SMTP Port=465;SSL Mode=EXPLICIT;Protocol=IMAP;Mailbox=Inbox;")
Authentication セクションのUser プロパティとPassword プロパティに、有効な認証情報を設定する必要があります。 E メールを取得するには、Server を指定する必要があります。E メールを送信するにはSMTPServer を指定する必要があります。
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 Mailbox, RecentMessagesCount FROM Mailboxes WHERE Mailbox = 'Spam'""", cnxn)
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-emailedataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、Email 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.Mailbox, y=df.RecentMessagesCount, name='Mailbox') 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='Email Mailboxes Data', barmode='stack') }) ], className="container")
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Email のデータ を見てみましょう。
python email-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
Email Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Email 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.email as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("[email protected];Password=password;Server=imap.gmail.com;Port=993;SMTP Server=smtp.gmail.com;SMTP Port=465;SSL Mode=EXPLICIT;Protocol=IMAP;Mailbox=Inbox;") df = pd.read_sql("SELECT Mailbox, RecentMessagesCount FROM Mailboxes WHERE Mailbox = 'Spam'", cnxn) app_name = 'dash-emaildataplot' 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.Mailbox, y=df.RecentMessagesCount, name='Mailbox') 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='Email Mailboxes Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)