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

CData Python Connector for FinancialForce を使って、FinancialForce 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 FinancialForce を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでFinancialForce 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、FinancialForce に連携して、FinancialForce 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FinancialForce 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。FinancialForce 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FinancialForce 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)。

FinancialForce Data への接続

FinancialForce 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。

There are several authentication methods available for connecting to FinancialForce: login credentials, SSO, and OAuth.

Authenticating with a Login and Token

Set the User and Password to your login credentials. Additionally, set the SecurityToken. By default, the SecurityToken is required, but you can make it optional by allowing a range of trusted IP addresses.

To disable the security token:

  1. Log in to FinancialForce and enter "Network Access" in the Quick Find box in the setup section.
  2. Add your IP address to the list of trusted IP addresses.

To obtain the security token:

  1. Open the personal information page on FinancialForce.com.
  2. Click the link to reset your security token. The token will be emailed to you.
  3. Specify the security token in the SecurityToken connection property or append it to the Password.

Authenticating with OAuth

If you do not have access to the user name and password or do not want to require them, use the OAuth user consent flow. See the OAuth section in the Help for an authentication guide.

Connecting to FinancialForce Sandbox Accounts

Set UseSandbox to true (false by default) to use a FinancialForce sandbox account. Ensure that you specify a sandbox user name in User.

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FinancialForce 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FinancialForce 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.financialforce 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 FinancialForce Connector にFinancialForce data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("User=myUser;Password=myPassword;Security Token=myToken;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

FinancialForce 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 BillingState, Name FROM Account WHERE Industry = 'Floppy Disks'""", 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-financialforceedataplot'

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、FinancialForce 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.BillingState, y=df.Name, name='BillingState')

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='FinancialForce Account 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FinancialForce data を見てみましょう。

python financialforce-dash.py

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

cnxn = mod.connect("User=myUser;Password=myPassword;Security Token=myToken;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

df = pd.read_sql("SELECT BillingState, Name FROM Account WHERE Industry = 'Floppy Disks'", cnxn)
app_name = 'dash-financialforcedataplot'

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.BillingState, y=df.Name, name='BillingState')

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='FinancialForce Account Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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