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

cnxn = mod.connect("User=username;Password=password;")

Gmail に接続する方法は2つあります。ログインクレデンシャルかOAuth のいずれかを選択する前に、まずGmail のアカウント設定でIMAP アクセスを有効にしてください。詳しくは、ヘルプドキュメントの「はじめに」-「Gmail への接続」を参照してください。

Authentication セクションのUser とPassword プロパティに、有効なGmail ユーザー資格情報を設定します。

あるいは、Password を指定する代わりに、OAuth 認証標準を使います。 個々のユーザーに代わってGoogle API にアクセスするには、埋め込みクレデンシャルを使用するか、独自のOAuth アプリを登録することができます。

また、OAuth を利用することで、Google Apps ドメイン内のユーザーに代わってサービスアカウントを使用して接続することができます。サービスアカウントで認証するには、アプリケーションを登録してOAuth JWT 値を取得する必要があります。

OAuth 値に加え、User を指定する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

Gmail 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 Subject, Size FROM Inbox WHERE From = '[email protected]'""", 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-gmailedataplot'

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、Gmail 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.Subject, y=df.Size, name='Subject')

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='Gmail Inbox 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Gmail データ を見てみましょう。

python gmail-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

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

cnxn = mod.connect("User=username;Password=password;")

df = pd.read_sql("SELECT Subject, Size FROM Inbox WHERE From = '[email protected]'", cnxn)
app_name = 'dash-gmaildataplot'

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.Subject, y=df.Size, name='Subject')

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='Gmail Inbox Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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