Python のDash ライブラリを使って、QuickBooks POS 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

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 QuickBooksPOS を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでQuickBooks POS 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、QuickBooks POS に連携して、QuickBooks POS 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. QuickBooks POS 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QuickBooks POS 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QuickBooks POS 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.quickbookspos 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 QuickBooks POS Connector からQuickBooks POS データ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("")

ローカルQuickBooks インスタンスに接続する場合は、接続プロパティを設定する必要はありません。

CData 製品 はリモートコネクタ経由でQuickBooks にリクエストを作成します。リモートコネクタはQuickBooks POS と同じマシン上で動作し、軽量の組み込みWeb サーバーを介して接続を受け入れます。サーバーはSSL/TLS をサポートし、ユーザーにリモートマシンからのセキュアな接続を可能にします。

初めて接続するときは、リモートコネクタをQuickBooks POS で認可する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

QuickBooks POS 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 ListId, AccountLimit FROM Customers WHERE LastName = 'Cook'""", 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-quickbooksposedataplot'

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、QuickBooks POS 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.ListId, y=df.AccountLimit, name='ListId')

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='QuickBooks POS Customers 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QuickBooks POS データ を見てみましょう。

python quickbookspos-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

QuickBooks POS Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、QuickBooks POS 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.quickbookspos as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("")

df = pd.read_sql("SELECT ListId, AccountLimit FROM Customers WHERE LastName = 'Cook'", cnxn)
app_name = 'dash-quickbooksposdataplot'

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.ListId, y=df.AccountLimit, name='ListId')

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='QuickBooks POS Customers Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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