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

cnxn = mod.connect("User=myUser;Password=myPassword;Database=NorthWind;Server=myServer;Port=1433;")

SQL Server 接続プロパティの取得・設定方法

Microsoft SQL Server への接続には以下を入力します。

• Server: SQL Server が稼働するサーバー名。
• User: SQL Server に接続するユーザー名。
• Password: 接続するユーザーのパスワード。
• Database: SQL Server データベース名。

Azure SQL Server およびAzure Data Warehouse への接続

Azure SQL Server およびAzure Data Warehouse には以下の接続プロパティを入力して接続します:

• Server: Azure 上のサーバー。Azure ポータルの「SQL databases」（もしくは「SQL data warehouses」）-> データベースを選択 -> 「Overview」-> 「Server name」で確認が可能です。
• User: Azure に認証するユーザー名。
• Password: 認証するユーザーのパスワード。
• Database: Azure ポータルでSQL databases (or SQL warehouses) ページに表示されるデータベース名。

SQL Server 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 ShipName, Freight FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", 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-sqledataplot'

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、SQL Server 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.ShipName, y=df.Freight, name='ShipName')

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='SQL Server Orders 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SQL Server のデータ を見てみましょう。

python sql-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

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

cnxn = mod.connect("User=myUser;Password=myPassword;Database=NorthWind;Server=myServer;Port=1433;")

df = pd.read_sql("SELECT ShipName, Freight FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'", cnxn)
app_name = 'dash-sqldataplot'

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.ShipName, y=df.Freight, name='ShipName')

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='SQL Server Orders Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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