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

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

Google Calendar Data への接続

Google Calendar 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。

Google Calendar はOAuth 認証標準を利用しています。各ユーザー やドメイン内のユーザーの代わりに、本製品がGoogle API にアクセスすることを許可できます。 接続すると、本製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えます。本製品がOAuth プロセスを完了します。

詳細はドライバーのヘルプドキュメント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Google Calendar 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Google Calendar 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.googlecalendar 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 Google Calendar Connector にGoogle Calendar data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Google Calendar 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 Summary, StartDateTime FROM VacationCalendar WHERE SearchTerms = 'beach trip'""", 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-googlecalendaredataplot'

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、Google Calendar 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.Summary, y=df.StartDateTime, name='Summary')

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='Google Calendar VacationCalendar 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Google Calendar data を見てみましょう。

python googlecalendar-dash.py

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

df = pd.read_sql("SELECT Summary, StartDateTime FROM VacationCalendar WHERE SearchTerms = 'beach trip'", cnxn)
app_name = 'dash-googlecalendardataplot'

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.Summary, y=df.StartDateTime, name='Summary')

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='Google Calendar VacationCalendar Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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