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MailChimp Python Connector 相談したいMailChimp 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MailChimp をシームレスに統合。
CData
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 MailChimp を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでMailChimp 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、MailChimp に連携して、MailChimp 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 は、以下のような特徴を持った製品です。
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
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.mailchimp 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 MailChimp Connector からMailChimp データ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("APIKey=myAPIKey;")
APIKey をアカウント設定で生成したキーに設定するか、APIKey を提供する代わりにOAuth 標準を使用してアプリケーションを認証できます。OAuth を使用すると、他のユーザーが自身のデータにアクセスできるようになります。OAuth を使って認証するには、MailChimp にアプリを登録してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL を取得する必要があります。
OAuth の使用については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
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, Stats_AvgSubRate FROM Lists WHERE Contact_Country = 'US'""", 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-mailchimpedataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、MailChimp 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.Stats_AvgSubRate, 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='MailChimp Lists 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。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MailChimp データ を見てみましょう。
python mailchimp-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
MailChimp Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、MailChimp 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.mailchimp as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("APIKey=myAPIKey;") df = pd.read_sql("SELECT Name, Stats_AvgSubRate FROM Lists WHERE Contact_Country = 'US'", cnxn) app_name = 'dash-mailchimpdataplot' 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.Stats_AvgSubRate, 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='MailChimp Lists Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)