ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
詳細はこちら →CData
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 ReckonAccountsHosted を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでReckon Accounts Hosted 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、Reckon Accounts Hosted に連携して、Reckon Accounts Hosted 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.reckonaccountshosted 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 Reckon Accounts Hosted Connector からReckon Accounts Hosted データ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("SubscriptionKey=my_subscription_key;CountryVersion=2021.R2.AU;CompanyFile=Q:/CompanyName.QBW;User=my_user;Password=my_password;CallbackURL=http://localhost:33333;OAuthClientId=my_oauth_client_id;OAuthClientSecret=my_oauth_client_secret;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
CData 製品 はOAuth 経由でReckon Accounts Hosted にリクエストを作成します。次の接続プロパティを指定します。
カスタムOAuth アプリケーションを作成し、以下の追加の接続プロパティを指定することもできます。
CData は、OAuth デスクトップ認証を簡略化する埋め込みOAuth アプリケーションを提供します。ほかのOAuth 認証方法(Web、ヘッドレスなど)、カスタムOAuth アプリケーションの作成、その理由などについては、ヘルプドキュメントを参照してください。
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 Name, Balance FROM Accounts WHERE IsActive = 'true'""", 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-reckonaccountshostededataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、Reckon Accounts Hosted 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.Name, y=df.Balance, name='Name') 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='Reckon Accounts Hosted Accounts 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Reckon Accounts Hosted データ を見てみましょう。
python reckonaccountshosted-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
Reckon Accounts Hosted Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Reckon Accounts Hosted 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.reckonaccountshosted as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("SubscriptionKey=my_subscription_key;CountryVersion=2021.R2.AU;CompanyFile=Q:/CompanyName.QBW;User=my_user;Password=my_password;CallbackURL=http://localhost:33333;OAuthClientId=my_oauth_client_id;OAuthClientSecret=my_oauth_client_secret;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") df = pd.read_sql("SELECT Name, Balance FROM Accounts WHERE IsActive = 'true'", cnxn) app_name = 'dash-reckonaccountshosteddataplot' 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.Name, y=df.Balance, name='Name') 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='Reckon Accounts Hosted Accounts Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)