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Monday.com へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにMonday.com をシームレスに統合。

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

cnxn = mod.connect("APIToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.yJ0aWQiOjE0MTc4NzIxMiwidWlkIjoyNzI3ODM3OSwiaWFkIjoiMjAyMi0wMS0yMFQxMDo0NjoxMy45NDFaIiwicGV;")

Monday.com への接続には、API Token 認証またはOAuth 認証のいずれかを使用します。

API Token による接続

APIToken を指定してMonday.com に接続します。AuthSchemeToken に設定し、次の手順でAPIToken を取得します。

  1. Monday.com アカウントにログインして、左ペインのManage Applications に移動します。
  2. トークンを作成するアプリケーションを選択します。最初にアプリケーションを作成する必要がある場合があります。
  3. Create token ボタンをクリックしてAPIToken を生成します。

OAuth

代わりに、OAuth で接続を確立できます。詳しくはヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」セクションを参照してください。

Monday.com 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, DueDate FROM Invoices WHERE Status = 'SENT'""", 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-mondayedataplot'

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、Monday.com 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.DueDate, 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='Monday.com Invoices 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Monday.com データ を見てみましょう。

python monday-dash.py
Dash のウェブアプリでMonday.com 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

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

cnxn = mod.connect("APIToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.yJ0aWQiOjE0MTc4NzIxMiwidWlkIjoyNzI3ODM3OSwiaWFkIjoiMjAyMi0wMS0yMFQxMDo0NjoxMy45NDFaIiwicGV;")

df = pd.read_sql("SELECT Id, DueDate FROM Invoices WHERE Status = 'SENT'", cnxn)
app_name = 'dash-mondaydataplot'

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.DueDate, 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='Monday.com Invoices Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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

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