Python pandas を使ってSage 300 データをビジュアライズ

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のに役立ちます。CData Python Connector for Sage300 は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Sage 300 にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Sage 300 をビジュアライズできます。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でSage 300 にリアルタイムアクセスし、クエリを実行し、結果をビジュアライズする方法を説明します。

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Sage 300 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。Sage 300 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Sage 300 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）。

Sage 300 データへの接続

Sage 300 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。

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。

• Sage 300 のユーザー向けのセキュリティグループを設定します。Sage 300 のユーザーに、Security Groups の下にあるbSage 300 Web API オプションへのアクセスを付与します（各モジュール毎に必要です）。
• /Online/Web と/Online/WebApi フォルダ内のweb.config ファイルを両方編集して、AllowWebApiAccessForAdmin のキーを true 設定します。webAPI アプリプールを再起動すると設定が反映されます。
• ユーザーアクセスを設定したら、https://server/Sage300WebApi/ をクリックして、web API へのアクセスを確認してください。

Basic 認証を使用してSage 300 へ認証します。

Basic 認証を使用して接続する

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。

• Url：Sage 300 をホストするサーバーのURL に設定します。Sage 300 Web API 用のURL を次のように作成してください。 {protocol}://{host-application-path}/v{version}/{tenant}/ 例えば、 http://localhost/Sage300WebApi/v1.0/-/ です。
• User：アカウントのユーザー名に設定します。
• Password：アカウントのパスワードに設定します。

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Sage 300 にアクセスします。

必要なモジュールのインストール

pip で、pandas & Matplotlib モジュールおよび、SQLAlchemy ツールキットをインストールします：

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートします：

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でSage 300 データをビジュアライズ

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Sage 300 に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("sage300:///?User=SAMPLE&Password=password&URL=http://127.0.0.1/Sage300WebApi/v1/-/&Company=SAMINC")

Sage 300 にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT InvoiceUniquifier, ApprovedLimit FROM OEInvoices WHERE AllowPartialShipments = 'Yes'""", engine)

Sage 300 データをビジュアライズ

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Sage 300 data をグラフで表現してみます。show メソッドはグラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="InvoiceUniquifier", y="ApprovedLimit")
plt.show()

製品の無償トライアル情報

Sage 300 Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Sage 300 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。

ソースコードe

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("sage300:///?User=SAMPLE&Password=password&URL=http://127.0.0.1/Sage300WebApi/v1/-/&Company=SAMINC")
df = pandas.read_sql("""SELECT InvoiceUniquifier, ApprovedLimit FROM OEInvoices WHERE AllowPartialShipments = 'Yes'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="InvoiceUniquifier", y="ApprovedLimit")
plt.show()