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Ponparemall 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。
古川えりか
コンテンツスペシャリスト
Python
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 Ponparemall を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでPonparemall 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、Ponparemall に連携して、Ponparemall 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Ponparemall 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。Ponparemall 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Ponparemall 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)。
Ponparemall 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。
Ponparemall に接続するには、ShopUrl、InventoryUserId、InventoryPassword、OrderUserId、OrderPassword、PaymentUserId、およびPaymentPassword が必要です。
Ponparemall には各API のId とPassword が必要です。取得するには、以下の手順に従ってください。
次の接続プロパティを設定して接続します。
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Ponparemall 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.ponparemall 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 Ponparemall Connector にPonparemall data との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("InventoryUserId=Inventory UserId;InventoryPassword=Invetory Password;")
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 OrderNumber, OrderStatus FROM Orders WHERE DateRangeSearchColumn = '2'""", 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-ponparemalledataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、Ponparemall 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.OrderNumber, y=df.OrderStatus, name='OrderNumber') 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='Ponparemall Orders 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Ponparemall data を見てみましょう。
python ponparemall-dash.py
Ponparemall Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Ponparemall 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.ponparemall as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("InventoryUserId=Inventory UserId;InventoryPassword=Invetory Password;") df = pd.read_sql("SELECT OrderNumber, OrderStatus FROM Orders WHERE DateRangeSearchColumn = '2'", cnxn) app_name = 'dash-ponparemalldataplot' 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.OrderNumber, y=df.OrderStatus, name='OrderNumber') 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='Ponparemall Orders Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)