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

SuiteCRM データへの接続

SuiteCRM 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。

次の接続プロパティを設定すると、V4.1 API 経由でSuiteCRM データに接続できます。

• Schema：suitecrmv4 に設定。
• Url：SuiteCRM アプリケーションに紐づいているURL（例：http://suite.crm.com）に設定。
• User：SuiteCRM に紐づいているユーザーに設定。
• Password：SuiteCRM に紐づいているパスワードに設定。

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

engine = create_engine("suitecrm:///?URL=http://mySuiteCRM.com&User=myUser&Password=myPassword")

SuiteCRM 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, Industry FROM Accounts WHERE Industry = 'Manufacturing'""", engine)

SuiteCRM 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、SuiteCRM 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="Industry")
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("suitecrm:///?URL=http://mySuiteCRM.com&User=myUser&Password=myPassword")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, Industry FROM Accounts WHERE Industry = 'Manufacturing'""", engine)

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