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

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

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

1. Streak をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
2. Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにStreak データを連携
3. ノーコードでの手軽な接続設定

必要なモジュールのインストール

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

Python でStreak データを可視化

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.streak 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 Streak Connector からStreak データ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("ApiKey=8c84j9b4j54762ce809ej6a782d776j3;")

次のステップに従ってStreak への認証に必要な新規API キーを生成します。

1. Gmail に移動します。
2. 検索バーの右にあるStreak ドロップダウンをクリックします。
3. Integrations ボタンを選択します。既存の連携を閲覧したり、新規API キーを作成できるウィンドウが表示されます。
4. integrations のStreak API の下にある「Create New Key」ボタンをクリックします。

Streak 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 UserKey, Email FROM Users WHERE Email = 'user@domain.com'""", 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-streakedataplot'

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、Streak 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.UserKey, y=df.Email, name='UserKey')

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='Streak Users Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして実行

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Streak データ を見てみましょう。

python streak-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

Streak Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Streak データ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成してみてください。

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.streak as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("ApiKey=8c84j9b4j54762ce809ej6a782d776j3;")

df = pd.read_sql("SELECT UserKey, Email FROM Users WHERE Email = 'user@domain.com'", cnxn)
app_name = 'dash-streakdataplot'

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.UserKey, y=df.Email, name='UserKey')

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='Streak Users Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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