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Kintone へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにKintone をシームレスに統合。

Python のDash ライブラリを使って、Kintone データ に連携するウェブアプリケーションを開発する方法

CData Python Connector を使って、Kintone 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。

加藤龍彦
ウェブデベロッパー

最終更新日:2023-09-23
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CData

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こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。

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 Kintone を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでKintone 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、Kintone に連携して、Kintone データ をビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

  1. Kintone をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
  2. Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにKintone データを連携
  3. ノーコードでの手軽な接続設定

必要なモジュールのインストール

まずは、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Kintone データを可視化

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掲載しているので、参考にしてください。

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.kintone 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 Kintone Connector からKintone データ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("User=myuseraccount;Password=mypassword;URL=http://subdomain.domain.com;")

Kintone 接続プロパティの取得・設定方法

Kintone に接続するには、以下の接続プロパティを設定してください。

  • Url:Kintone へのアクセスURL。例えば、https://yoursitename.cybozu.com またはhttps://yoursitename.kintone.com
  • User:アカウントのユーザー名
  • Password:アカウントのパスワード

Basic 認証を利用する

ご利用のKintone ドメインでBasic 認証の機能を設定している場合は、接続プロパティの「詳細」設定からBasicAuthUser およびBasicAuthPassword を追加で指定してください。

クライアントSSL を利用する

Basic 認証の代わりにクライアント証明書を使った認証を利用する場合は、SSLClientCertSSLClientCertTypeSSLClientCertSubject、 およびSSLClientCertPassword を指定ください。

Kintone 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 Name, Description FROM Apps WHERE AppId = '1354841'""", 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-kintoneedataplot'

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、Kintone データ 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.Name, y=df.Description, name='Name')

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='Kintone Apps Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして実行

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。以下のコードで実行できます。

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

最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでKintone データ を見てみましょう。

python kintone-dash.py
Dash のウェブアプリでKintone データ を表示

ちゃんとデータが表示できてますね!

おわりに

Kintone Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Kintone データ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成してみてください。



import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.kintone as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("User=myuseraccount;Password=mypassword;URL=http://subdomain.domain.com;")

df = pd.read_sql("SELECT Name, Description FROM Apps WHERE AppId = '1354841'", cnxn)
app_name = 'dash-kintonedataplot'

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

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='Kintone Apps Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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

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