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Backlog Python Connector

Backlog へのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。Pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにBacklog をシームレスに統合。

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Python pandas を使ってBacklog データをビジュアライズ


CData Python Connector for Backlog を使えば、Python でBacklog をpandas などのライブラリで呼び出し、データ分析やビジュアライズが可能になります。


古川えりか
コンテンツスペシャリスト

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Python

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こんにちは!コンテンツスペシャリストの古川です。Python エコシステムには多くのライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for Backlog は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Backlog にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Backlog データの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でBacklog にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果をビジュアライズする方法を説明します。

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Backlog 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。Backlog 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Backlog 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)。

Backlog データへの接続

まずは、右側のサイドバーからCData Pytthon Connector の無償トライアルをダウンロード・インストールしてください。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。

Backlog への接続に使用できる認証方法は、API キーおよびOAuth の2つです。

API キー認証

ApiKey およびURL をログインクレデンシャルに設定します。 ApiKey を取得するには:

  1. Backlog の個人設定ページを開きます。
  2. 「API」セクションをクリックして、「メモ」にAPI キーについての説明を追加し、「登録」ボタンをクリックします。トークンが生成されます。
  3. ApiKey にAPI キーを指定します。
  4. URL はBacklog のテナントURL から取得できます。

OAuth 認証

ユーザー名やパスワードへのアクセスを保有していない場合や、それらを使いたくない場合にはOAuth ユーザー同意フローを使用します。認証方法については、ヘルプドキュメントを参照してください。

以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でBacklog にアクセスします。

必要なライブラリのインストール

pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

次にライブラリをインポートします。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でBacklog データをビジュアライズ

次は接続文字列を作成してBacklog に接続します。create_engine 関数を使って、Backlog に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。

engine = create_engine("backlog:///?ApiKey=YOUR_API_KEY&Url=https://yourURL.backlog.com")

Backlog にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT Id, ProjectID FROM Issues WHERE Id = '1'""", engine)

Backlog データをビジュアライズ

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Backlog データをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="Id", y="ProjectID")
plt.show()
Backlog data in a Python plot (Salesforce is shown).

製品の無償トライアル情報

Backlog Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Backlog 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。



ソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("backlog:///?ApiKey=YOUR_API_KEY&Url=https://yourURL.backlog.com")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, ProjectID FROM Issues WHERE Id = '1'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Id", y="ProjectID")
plt.show()