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Dash を使って、SharePoint Data に連携するウェブアプリケーションを開発

CData Python Connector for SharePoint を使って、SharePoint にデータ連携するPython ウェブアプリケーションを開発できます。pandas とDash を使って作成してみます。

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

SharePoint Data への接続

SharePoint 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。

SharePoint のベースサイトもしくはサブサイトのURL を設定します。これにより、サイト・サブサイトのすべてのリストを含むSharePoint エンティティをクエリできます。

Authentication セクションのUser、Password を設定します。SharePoint のオンプレミス版の際にはこの値は必須です。

SharePoint Online に接続する場合にはSharePointEdition をSHAREPOINTONLINE に設定し、User とPassword を設定します。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。

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SharePoint 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SharePoint Data 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.sharepoint 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 SharePoint Connector にSharePoint data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("User=myuseraccount;Password=mypassword;Auth Scheme=NTLM;URL=http://sharepointserver/mysite;SharePointEdition=SharePointOnPremise;")

SharePoint 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 Name, Revenue FROM MyCustomList WHERE Location = 'Chapel Hill'""", 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-sharepointedataplot'

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、SharePoint 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.Name, y=df.Revenue, name='Name')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(title='SharePoint MyCustomList 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SharePoint data を見てみましょう。

python sharepoint-dash.py

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("User=myuseraccount;Password=mypassword;Auth Scheme=NTLM;URL=http://sharepointserver/mysite;SharePointEdition=SharePointOnPremise;")

df = pd.read_sql("SELECT Name, Revenue FROM MyCustomList WHERE Location = 'Chapel Hill'", cnxn)
app_name = 'dash-sharepointdataplot'

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.Name, y=df.Revenue, name='Name')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(title='SharePoint MyCustomList Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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