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 Magento を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでMagento 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、Magento に連携して、Magento 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Magento 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。Magento 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Magento 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)。
Magento 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。
Magento はOAuth 1 認証標準を使用します。Magento REST API に接続するには、Magento システムにアプリを登録してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティの値を取得する必要があります。 OAuth 値を取得して接続するには、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
また、Magento システムへのURL を提供する必要があります。URL は、Magento REST API を顧客として使用しているか管理者として使用しているかによって異なります。
Customer: Magento を顧客として使用するには、事前にMagento のホームページで顧客アカウントを作成します。これを行うには、「アカウント」->「登録」をクリックします。それからURL 接続プロパティをMagento システムのエンドポイントに設定します。
Administrator: Magento を管理者として使用するには、代わりにCustomAdminPath を設定します。この値は、「Admin」メニューの「Advanced」設定で取得できます。「System」->「Configuration」->「Advanced」->「Admin」->「Admin Base URL」を選択することでアクセスできます。
このページ上の「Use Custom Admin Path」設定がYES に設定されている場合、値は「Custom Admin Path」テキストボックス内にあります。それ以外の場合は、CustomAdminPath 接続プロパティをデフォルト値の"admin" に設定します。
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Magento 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.magento 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 Magento Connector にMagento data との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyConsumerKey;OAuthClientSecret=MyConsumerSecret;CallbackURL=http://127.0.0.1:33333;Url=https://mymagentohost.com;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 Name, Price FROM Products WHERE Style = 'High Tech'""", 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-magentoedataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、Magento 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.Name, y=df.Price, 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='Magento Products 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Magento data を見てみましょう。
python magento-dash.py
Magento Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Magento 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.magento as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyConsumerKey;OAuthClientSecret=MyConsumerSecret;CallbackURL=http://127.0.0.1:33333;Url=https://mymagentohost.com;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") df = pd.read_sql("SELECT Name, Price FROM Products WHERE Style = 'High Tech'", cnxn) app_name = 'dash-magentodataplot' 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.Price, 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='Magento Products Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)