Python のDash ライブラリを使って、SFTP データ に連携するウェブアプリケーションを開発

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 SFTP を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでSFTP 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、SFTP に連携して、SFTP 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SFTP 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。SFTP 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SFTP 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）。

SFTP への接続

SFTP 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。

FTP は、SFTP プロトコルを使用してSFTP サーバーとの間のファイル転送を行います。接続するにはRemoteHost を指定します。FTP はUser、Password、および公開鍵認証（SSHClientCert）を使用します。 SSHAuthMode を選択し、選択に基づいて接続値を指定します。

次の接続プロパティを設定し、ファイルシステムのリレーショナルビューをコントロールします。

• RemotePath: 現在の作業ディレクトリに設定。
• TableDepth: ビューとしてレポートするサブフォルダの深度を制御するために設定。
• FileRetrievalDepth: ファイルを再帰的に取得し、Root テーブルにリストするために設定。

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SFTP 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SFTP データ をビジュアライズ

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.sftp 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 SFTP Connector にSFTP data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("RemoteHost=MyFTPServer;")

SFTP 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 Filesize, Filename FROM MyDirectory WHERE FilePath = '/documents/doc.txt'""", 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-sftpedataplot'

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、SFTP 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.Filesize, y=df.Filename, name='Filesize')

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='SFTP MyDirectory Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして、実行n

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SFTP data を見てみましょう。

python sftp-dash.py

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("RemoteHost=MyFTPServer;")

df = pd.read_sql("SELECT Filesize, Filename FROM MyDirectory WHERE FilePath = '/documents/doc.txt'", cnxn)
app_name = 'dash-sftpdataplot'

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.Filesize, y=df.Filename, name='Filesize')

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='SFTP MyDirectory Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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