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Trello へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにTrello をシームレスに統合。

Python pandas を使ってTrello データを可視化・分析する方法

CData Python Connector を使えば、Python でTrello をpandas などのライブラリで呼び出してデータ分析や可視化を実行できます。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-23
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CData

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Python ロゴ

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ライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for Trello は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Trello にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Trello データの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でTrello にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。

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. Trello 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. pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにTrello データを連携
  3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてTrello の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。

以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でTrello にアクセスします。

必要なライブラリのインストール

pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

次にライブラリをインポートします。

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

Python でTrello データを可視化

次は接続文字列を作成してTrello に接続します。create_engine 関数を使って、Trello に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。

engine = create_engine("trello:///?APIKey=myApiKey&Token=myGeneratedToken&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Trello は、トークンベース認証を使用して、サードパーティアプリケーションにAPI へのアクセスを許可します。ユーザーがアプリケーションにデータへのアクセスを許可すると、アプリケーションにはTrello のAPI へのリクエストに使用できるトークンが付与されます。 Trello のAPI には2通りの方法でアクセスできます。1つ目はTrello 独自の認可ルートで、2つ目はOAuth1.0 を使用する方法です。

  • 認可ルート: 登録の時点で、Trello はAPI キーとトークンをアカウントに割り当てます。認可ルート経由で接続する方法については、ヘルプドキュメントの「認可ルートの使用」を参照してください。
  • OAuth ルート: 認可の使用と同様に、OAuth は、アカウントの作成時にApplication Id とSecret を作成します。接続方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。

Trello 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 BoardId, Name FROM Boards WHERE Name = 'Public Board'""", engine)

Trello データを可視化

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Trello データをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="BoardId", y="Name")
plt.show()
Trello データ in a Python plot (Salesforce is shown).

Trello からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。

日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。



ソースコード

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

engine = create_engine("trello:///?APIKey=myApiKey&Token=myGeneratedToken&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT BoardId, Name FROM Boards WHERE Name = 'Public Board'""", engine)

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

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