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

cnxn = mod.connect("Profile=Misoca.apip;Authscheme=OAuth;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

まず、OAuth アプリを作成する必要があります。 https://app.misoca.jp/oauth2/applications に移動し、「新しいアプリケーションを作成する」ボタンをクリックしてください。アプリケーション名を入力し、リダイレクトURL を指定して、「登録する」をクリックします。そうすると、クライアントシークレットとクライアントID が表示されます。

次に、プロファイルをダウンロードしてドライバーがアクセス可能な場所に配置します。こちらからプロファイルをダウンロードして、「C:/profiles/」 などに設置してください。

以下の接続プロパティを設定した後、接続の準備が整います。

• AuthScheme：OAuth に設定してください。
• OAuthClientID：アプリケーション設定で指定されたOAuth クライアントID に設定してください。
• OAuthClientSecret：アプリケーション設定で指定されたOAuth クライアントシークレットに設定してください。
• CallbackURL：アプリケーション設定で指定したリダイレクトURI に設定してください。
• InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定してください。InitiateOAuth を使用して、OAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。

Misoca 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 RecipientName, RecipientMailAddress FROM Contacts 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-apiedataplot'

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、Misoca 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.RecipientName, y=df.RecipientMailAddress, name='RecipientName')

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='Misoca Contacts 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Misoca のデータ を見てみましょう。

python api-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

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

cnxn = mod.connect("Profile=Misoca.apip;Authscheme=OAuth;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

df = pd.read_sql("SELECT RecipientName, RecipientMailAddress FROM Contacts WHERE Id = '1'", cnxn)
app_name = 'dash-apidataplot'

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.RecipientName, y=df.RecipientMailAddress, name='RecipientName')

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='Misoca Contacts Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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