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PCA Accounting Python Connector 相談したいPCA Accounting データ連携用のPython Connector ライブラリ。pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにAutify 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 PCAAccounting を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでPCA Accounting 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、PCA Accounting に連携して、PCA Accounting 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.pcaaccounting 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 PCA Accounting Connector からPCA Accounting データ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;ProductCode=MyProductCode;ApiVersion=V1;DataCenter=DataCenterName;DefaultDataArea=MyDefaultDataArea;InputModuleName=DefaultInputModuleName;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
PCA クラウド会計DX では、OAuth 2 認証標準を使います。
ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。接続に最小限必要な接続プロパティは、次のとおりです。
接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでPCA Accounting OAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。
ヘッドレスマシンの認証など、他のOAuth 認証フローについては、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」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 Id, Name FROM BuGroup WHERE Name = 'Group1'""", 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-pcaaccountingedataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、PCA Accounting 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.Id, y=df.Name, name='Id') 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='PCA Accounting BuGroup 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PCA Accounting データ を見てみましょう。
python pcaaccounting-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
PCA Accounting Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、PCA Accounting 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.pcaaccounting as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;ProductCode=MyProductCode;ApiVersion=V1;DataCenter=DataCenterName;DefaultDataArea=MyDefaultDataArea;InputModuleName=DefaultInputModuleName;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") df = pd.read_sql("SELECT Id, Name FROM BuGroup WHERE Name = 'Group1'", cnxn) app_name = 'dash-pcaaccountingdataplot' 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.Id, y=df.Name, name='Id') 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='PCA Accounting BuGroup Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)