Python pandas を使ってSugar CRM 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 SugarCRM は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Sugar CRM にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Sugar CRM 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Sugar CRM 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Sugar CRM 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。Sugar CRM 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Sugar CRM 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）。

Sugar CRM データへの接続

Sugar CRM 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。

本製品をSugarCRM に認証するには、以下を有効なSugarCRM ユーザー資格情報に設定する必要があります。User：SugarCRM アカウントのユーザー。Password：SugarCRM アカウントのパスワード。

OAuth consumer key とconsumer secret は、Admin -> OAuth Keys で生成することができます。OAuthClientId にOAuth consumer key を、OAuthClientSecret にconsumer secret　を設定します。

さらに、SugarCRM への接続を確立するには以下を指定します。URL：'http://{sugar crm instance}.com' の形式で、SugarCRM アカウントに紐付いているURL に設定。Platform：認証中にログインの競合が発生した場合は、SugarCRM UI で作成したプラットフォームのいずれかに設定。

SugarCRM メタデータの取得は高負荷になる可能性があることに注意してください。メタデータのキャッシュ で説明しているように、メタデータをローカルに格納することをお勧めします。

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Sugar CRM 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Sugar CRM 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、Sugar CRM に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("sugarcrm:///?User=MyUser&Password=MyPassword&URL=MySugarCRMAccountURL&CacheMetadata=True")

Sugar CRM 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 Name, AnnualRevenue FROM Accounts WHERE Name = 'Bob'""", engine)

Sugar CRM 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、Sugar CRM 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="Name", y="AnnualRevenue")
plt.show()

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ソースコードe

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

engine = create_engine("sugarcrm:///?User=MyUser&Password=MyPassword&URL=MySugarCRMAccountURL&CacheMetadata=True")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, AnnualRevenue FROM Accounts WHERE Name = 'Bob'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Name", y="AnnualRevenue")
plt.show()