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Dash を使って、Btrieve Data に連携するウェブアプリケーションを開発

CData Python Connector for Btrieve を使って、Btrieve にデータ連携するPython ウェブアプリケーションを開発できます。pandas とDash を使って作成してみます。

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 Btrieve を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでBtrieve 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、Btrieve に連携して、Btrieve 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Btrieve 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。Btrieve 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Btrieve 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)。

Btrieve Data への接続

Btrieve 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。

PSQL v13 クライアントをドライバーと同じマシンにインストールする必要があります。接続するには、必要な認証値に加えてDatabase プロパティを設定します。

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Btrieve 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Btrieve Data 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.btrieve 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 Btrieve Connector にBtrieve data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("User=myuser;Password=mypassword;Server=myserver;Database=mydatabase;")

Btrieve 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 Student_ID, Transaction_Number FROM Billing WHERE Student_ID = '22'""", 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-btrieveedataplot'

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、Btrieve 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.Student_ID, y=df.Transaction_Number, name='Student_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(title='Btrieve Billing 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Btrieve data を見てみましょう。

python btrieve-dash.py

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("User=myuser;Password=mypassword;Server=myserver;Database=mydatabase;")

df = pd.read_sql("SELECT Student_ID, Transaction_Number FROM Billing WHERE Student_ID = '22'", cnxn)
app_name = 'dash-btrievedataplot'

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.Student_ID, y=df.Transaction_Number, name='Student_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(title='Btrieve Billing Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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