Python のDash ライブラリを使って、ShipStation 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 ShipStation を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでShipStation 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、ShipStation に連携して、ShipStation 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ShipStation 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。ShipStation 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ShipStation 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）。

ShipStation への接続

ShipStation 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。

Use the BASIC Authentication standard to connect.

1. Login to your ShipStation account
2. Click on the settings icon in the upper right corner. A column menu will show up on the left
3. Click Account -> API Settings
4. On the API Settings page, note the API Key and API Secret.

Authenticating to ShipStation

• APIKey: Set this to the API key from the API settings page.
• APISecret: Set this to the Secret key from the API settings page.

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ShipStation 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ShipStation 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.shipstation 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 ShipStation Connector にShipStation data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("APIKey='YourAPIKey';APISecret='YourAPISecret'")

ShipStation 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 Id, Color FROM Tags WHERE CustomerId = '1368175'""", 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-shipstationedataplot'

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、ShipStation 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.Id, y=df.Color, name='Id')

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='ShipStation Tags 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ShipStation data を見てみましょう。

python shipstation-dash.py

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("APIKey='YourAPIKey';APISecret='YourAPISecret'")

df = pd.read_sql("SELECT Id, Color FROM Tags WHERE CustomerId = '1368175'", cnxn)
app_name = 'dash-shipstationdataplot'

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.Id, y=df.Color, name='Id')

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='ShipStation Tags Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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