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TSheets Python Connector 相談したいTSheets へのデータ連携用のPython Connector ライブラリPandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにTSheets をシームレスに統合。
CData
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 TSheets を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでTSheets 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、TSheets に連携して、TSheets 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 は、以下のような特徴を持った製品です。
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
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.tsheets 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 TSheets Connector からTSheets データ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("OAuthClientId=myclientid;OAuthClientSecret=myclientsecret;CallbackUrl=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
TSheets は、認証および認可にOAuth2 標準を使用します。独自のOAuth アプリを構築してデータに接続するには、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。
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, JobcodeId FROM Timesheets WHERE JobCodeType = 'regular'""", cnxn)
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-tsheetsedataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、TSheets 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.Id, y=df.JobcodeId, 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='TSheets Timesheets Data', barmode='stack') }) ], className="container")
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TSheets データ を見てみましょう。
python tsheets-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
TSheets Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、TSheets 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.tsheets as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("OAuthClientId=myclientid;OAuthClientSecret=myclientsecret;CallbackUrl=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") df = pd.read_sql("SELECT Id, JobcodeId FROM Timesheets WHERE JobCodeType = 'regular'", cnxn) app_name = 'dash-tsheetsdataplot' 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.JobcodeId, 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='TSheets Timesheets Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)