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Sage 300 Python Connector 相談したいSage 300 へのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにSage 300 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 Sage300 を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでSage 300 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、Sage 300 に連携して、Sage 300 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.sage300 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 Sage 300 Connector からSage 300 データ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("User=SAMPLE;Password=password;URL=http://127.0.0.1/Sage300WebApi/v1/-/;Company=SAMINC;")
Sage 300 には、Sage 300 Web API で通信するための初期設定が必要となるます。
Basic 認証を使用してSage 300 へ認証します。
Sage 300 に認証するには、次のプロパティを入力してください。プロバイダーは、クッキーを使用してSage 300 が開いたセッションを再利用することに注意してください。 そのため、資格情報はセッションを開く最初のリクエストでのみ使用されます。その後は、Sage 300 が返すクッキーを認証に使用します。
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 InvoiceUniquifier, ApprovedLimit FROM OEInvoices WHERE AllowPartialShipments = 'Yes'""", 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-sage300edataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、Sage 300 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.InvoiceUniquifier, y=df.ApprovedLimit, name='InvoiceUniquifier') 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='Sage 300 OEInvoices 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Sage 300 データ を見てみましょう。
python sage300-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
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import os import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html import pandas as pd import cdata.sage300 as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("User=SAMPLE;Password=password;URL=http://127.0.0.1/Sage300WebApi/v1/-/;Company=SAMINC;") df = pd.read_sql("SELECT InvoiceUniquifier, ApprovedLimit FROM OEInvoices WHERE AllowPartialShipments = 'Yes'", cnxn) app_name = 'dash-sage300dataplot' 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.InvoiceUniquifier, y=df.ApprovedLimit, name='InvoiceUniquifier') 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='Sage 300 OEInvoices Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)