Python のDash ライブラリを使って、Airtable データ に連携するウェブアプリケーションを開発

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 Airtable を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでAirtable 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、Airtable に連携して、Airtable data をビジュアライズするシンプルなウエブアプリを作ります。

CData Python Connector は、ビルトインされた効率的なデータプロセスにより、リアルタイムAirtable data データにPython からアクセスし、高いパフォーマンスと接続性を発揮します。Airtable に複雑なクエリを投げる際に、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合、SQL 処理を直接Airtable 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込まれたSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います（特にJOIN やSQL 関数など）。

Airtable への接続

Airtable data への連携は、RDB ソースへのアクセスと同感覚で行うことができます。必要な接続プロパティを使って接続文字列を作成します。本記事では、接続文字列をcreate_engine 関数のパラメータとして送ります。

Airtable への接続には、APIKey、BaseId、TableNames のプロパティが必須です。ViewNames は任意項目でテーブルのビューを指定することができます。

• APIKey : アカウントのAPI Key。取得には、アカウントにログインして、API セクションで「Generate API Key」をクリックします。
• BaseId : ベースのId。取得には、APIKey と同じ場所で、「Airtable API」をクリックするか、https://airtable.com/api に進み、ベースを選択します。"The ID of this base is appxxN2ftedc0nEG7." というメッセージがIntroduction セッションで表示されます。
• TableNames : 選択されたベースのテーブル名のカンマ区切りのリスト。UI で見られるテーブル名と同じです。
• ViewNames : table.view 形式のビューのカンマ区切りのリスト。UI でみられるビュー名と同じです。

以下の手順に従い、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクト経由でAirtable にアクセスします。

必要なモジュールのインストール

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Airtable データ をビジュアライズ

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付いています。

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.airtable 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 Airtable Connector にAirtable data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("APIKey=keymz3adb53RqsU;BaseId=appxxN2fe34r3rjdG7;TableNames=TableA,...;ViewNames=TableA.ViewA,...;")

Airtable 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, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column1 = 'Value1'""", 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-airtableedataplot'

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、Airtable data 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.Column1, 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='Airtable SampleTable_1 Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして、実行n

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。Python コードの最後はこのようです。

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

では、Python でウェブアプリを稼働させて、ブラウザでAirtable data を見てみましょう。

python airtable-dash.py

製品の無償トライアル情報

Airtable Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Airtable data への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.airtable as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("APIKey=keymz3adb53RqsU;BaseId=appxxN2fe34r3rjdG7;TableNames=TableA,...;ViewNames=TableA.ViewA,...;")

df = pd.read_sql("SELECT Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column1 = 'Value1'", cnxn)
app_name = 'dash-airtabledataplot'

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.Column1, 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='Airtable SampleTable_1 Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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