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

cnxn = mod.connect("AccessKey=myAccessKey;Account=myAccountName;")

Account プロパティをストレージアカウント名に設定し、ストレージアカウントのAccessKey を設定して接続します。これらの値を取得する方法は次のとおりです。

ストレージをBackend として使用している場合（デフォルト）

• Azure ポータルにログインし、左側の「サービス」メニューで「ストレージアカウント」を選択します。
• ストレージアカウントがない場合は、「追加」ボタンをクリックしてアカウントを作成します。
• 使用するストレージアカウントのリンクをクリックし、「設定」の「アクセスキー」を選択します。 「アクセスキー」ウィンドウには、ストレージアカウント名とCData 製品で使用するキー（接続にはkey1またはkey2のどちらかを使用できます）が含まれています。これらのプロパティは、それぞれAccount とAccessKey 接続プロパティにマッピングされます。

Azure SQL への接続

• Azure ポータルにログインし、左側の「サービス」メニューで「Azure Cosmos DB」を選択します。
• 使用するCosmos DB アカウントのリンクをクリックし、「設定」の「接続文字列」を選択します。 「接続文字列」ウィンドウには、Cosmos DB アカウント名とCData 製品で使用する主キーが含まれています。これらのプロパティは、それぞれAccount とAccessKey 接続プロパティにマッピングされます。

Azure Table 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 Name, Price FROM NorthwindProducts WHERE ShipCity = 'New York'""", 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-azuretablesedataplot'

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、Azure Table 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.Price, 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='Azure Table NorthwindProducts 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Azure Table データ を見てみましょう。

python azuretables-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

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

cnxn = mod.connect("AccessKey=myAccessKey;Account=myAccountName;")

df = pd.read_sql("SELECT Name, Price FROM NorthwindProducts WHERE ShipCity = 'New York'", cnxn)
app_name = 'dash-azuretablesdataplot'

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.Price, 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='Azure Table NorthwindProducts Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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