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TaxJar データ連携用Python コネクタライブラリ。TaxJar データをPandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。

Python のDash ライブラリを使って、TaxJar 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

CData Python Connector を使って、TaxJar 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 TaxJar を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでTaxJar 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、TaxJar に連携して、TaxJar 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. TaxJar 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TaxJar 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TaxJar 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.taxjar 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 TaxJar Connector からTaxJar のデータ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("APIKey=3bb04218ef8t80efdf1739abf7257144;")

TaxJar API への認証には、まず初めにTaxJar UI からAPI キーを取得する必要があります。

NOTE:API の利用は、Professional およびPremium TaxJar プランでのみ可能です。

すでにProfessional またはPremium プランをお持ちの方は、TaxJar UI にログインして、「アカウント」->「TaxJar API」に移動するとAPI キーを確認することができます。 API キーを取得したら、APIKey 接続プロパティに設定できます。

その他の注意事項

  • デフォルトでは、エンティティが日付範囲フィルタをサポートしている場合、CData コネクタは過去3か月のデータを取得します。StartDate を設定して、取得するデータの最小作成日を指定することができます。
  • API キーがサンドボックスAPI アカウント用に作成されている場合は、UseSandbox をtrue に設定してください。ただし、すべてのエンドポイントが期待どおりに機能するとは限りません。詳しくは、TaxJar 開発者用ドキュメントを参照してください。

TaxJar 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 TransactionID, UserID FROM Orders WHERE TransactionID = '123'""", 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-taxjaredataplot'

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、TaxJar 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.TransactionID, y=df.UserID, name='TransactionID')

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='TaxJar 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TaxJar のデータ を見てみましょう。

python taxjar-dash.py
Dash のウェブアプリでTaxJar のデータ を表示

ちゃんとデータが表示できてますね!

おわりに

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

cnxn = mod.connect("APIKey=3bb04218ef8t80efdf1739abf7257144;")

df = pd.read_sql("SELECT TransactionID, UserID FROM Orders WHERE TransactionID = '123'", cnxn)
app_name = 'dash-taxjardataplot'

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.TransactionID, y=df.UserID, name='TransactionID')

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

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

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