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

cnxn = mod.connect("URL=https://subdomain.zendesk.com;User=my@email.com;Password=test123;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Connecting to Zendesk

接続するには、URL を設定して認証を提供します。URL は、Zendesk Support のURL：https://{subdomain}.zendesk.com です。

Zendesk への接続

Zendesk は、Basic 認証またはOAuth 2 認証標準を利用しています。

ベーシック認証

ベーシック認証では、E メールアドレスとパスワード、もしくは、E メールアドレスとAPI token で接続します。User をE メールアドレスに設定し、次の方法でPassword とAPI Token を提供します。

• Admin、Channels、API でZendesk Support Admin からパスワードを有効化します。
• Zendesk Support Admin からAdmin->Channels->API と操作し、API token を管理します。同時に複数のトークンを有効化させることが可能です。

OAuth 認証

詳細はヘルプドキュメントを参照してください。

Zendesk 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, Subject FROM Tickets WHERE Industry = 'Floppy Disks'""", 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-zendeskedataplot'

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、Zendesk 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.Subject, 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='Zendesk Tickets 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Zendesk データ を見てみましょう。

python zendesk-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

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

cnxn = mod.connect("URL=https://subdomain.zendesk.com;User=my@email.com;Password=test123;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

df = pd.read_sql("SELECT Id, Subject FROM Tickets WHERE Industry = 'Floppy Disks'", cnxn)
app_name = 'dash-zendeskdataplot'

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.Subject, 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='Zendesk Tickets Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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