今すぐお試しください!

製品の詳細CData Python Connector for FinancialForce を確認して、無償評価版をダウンロード:

今すぐダウンロード

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

CData Python Connector for FinancialForce を使えば、Python でFinancialForce をpandas やその他の標準モジュールでで呼び出し、データ分析やビジュアライズが可能になります。

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 は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで FinancialForce にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、FinancialForce 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FinancialForce 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FinancialForce 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 データへの接続

FinancialForce 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、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FinancialForce 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、FinancialForce に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("financialforce:///?User=myUser&Password=myPassword&Security Token=myToken&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

FinancialForce 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 BillingState, Name FROM Account WHERE Industry = 'Floppy Disks'""", engine)

FinancialForce 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、FinancialForce 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="BillingState", y="Name")
plt.show()

製品の無償トライアル情報

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 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e

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

engine = create_engine("financialforce:///?User=myUser&Password=myPassword&Security Token=myToken&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT BillingState, Name FROM Account WHERE Industry = 'Floppy Disks'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="BillingState", y="Name")
plt.show()
 
 
ダウンロード