本記事では CData サポート担当からこんなことを聞かれたらどこを確認すべきか?という観点で、よく頂くお問合せ内容をご紹介します。
記事はこちら →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 DocuSign を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでDocuSign 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、DocuSign に連携して、DocuSign 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DocuSign 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。DocuSign 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DocuSign 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)。
DocuSign 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。
DocuSign への接続には以下の接続プロパティを設定します:
DocuSign はOAuth 認証標準を利用しています。OAuth を使って認証するには、アプリケーションを作成してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得しなければなりません。認証方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。
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DocuSign にアクセスします。
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
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.docusign 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 DocuSign Connector にDocuSign data との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyClientId; OAuthClientSecret=MyClientSecret; CallbackURL=http://localhost:33333; InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
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 DocumentId, DocumentName FROM Documents WHERE DocumentName = 'TPSReport'""", cnxn)
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-docusignedataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、DocuSign 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.DocumentId, y=df.DocumentName, name='DocumentId') 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='DocuSign Documents Data', barmode='stack') }) ], className="container")
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DocuSign data を見てみましょう。
python docusign-dash.py
DocuSign Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、DocuSign 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.docusign as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyClientId; OAuthClientSecret=MyClientSecret; CallbackURL=http://localhost:33333; InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") df = pd.read_sql("SELECT DocumentId, DocumentName FROM Documents WHERE DocumentName = 'TPSReport'", cnxn) app_name = 'dash-docusigndataplot' 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.DocumentId, y=df.DocumentName, name='DocumentId') 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='DocuSign Documents Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)