Python pandas を使ってBasecamp データをビジュアライズ

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のに役立ちます。CData Python Connector for Basecamp は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Basecamp にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Basecamp をビジュアライズできます。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でBasecamp にリアルタイムアクセスし、クエリを実行し、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Basecamp 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。Basecamp 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Basecamp 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）。

Basecamp データへの接続

Basecamp 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。

Basecamp はBasic 認証もしくはOAuth 2.0 認証を使います。Basic 認証を使用するには、Basecamp へのログインに使用するuser およびpassword が必要です。OAuth 2.0 を使用して認証するには、Basecamp にアプリを登録してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得する必要があります。

詳しくは、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションを参照してください。

さらに、AccountId 接続プロパティを設定する必要があります。これはBasecamp にログイン後にURL で確認できます。

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Basecamp 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、pandas & Matplotlib モジュールおよび、SQLAlchemy ツールキットをインストールします：

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートします：

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

Python でBasecamp データをビジュアライズ

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Basecamp に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("basecamp:///?User=test@northwind.db&Password=test123")

Basecamp 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 Name, DocumentsCount FROM Projects WHERE Drafts = 'True'""", engine)

Basecamp 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、Basecamp data をグラフで表現してみます。show メソッドはグラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="Name", y="DocumentsCount")
plt.show()

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ソースコードe

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

engine = create_engine("basecamp:///?User=test@northwind.db&Password=test123")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, DocumentsCount FROM Projects WHERE Drafts = 'True'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Name", y="DocumentsCount")
plt.show()