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au PAY Market Python Connector 相談したいau PAY マーケットデータ連携用のPython Connector ライブラリ。pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにAutify 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 auPAYMarket を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでau PAY Market 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、au PAY Market に連携して、au PAY Market 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.aupaymarket 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 au PAY Market Connector からau PAY Market データ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("ApiKey=MyApiKey;ShopId=MyShopId")
au PAY マーケットに接続するには、ShopId およびApiKey が必要です。
ShopId およびApiKey を取得するには、以下の手順に従ってください。
次の接続プロパティを設定して接続します。
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 ItemCode, Price FROM Items WHERE ItemCode = '99a87c0x3'""", 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-aupaymarketedataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、au PAY Market 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.ItemCode, y=df.Price, name='ItemCode') 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='au PAY Market Items 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au PAY Market データ を見てみましょう。
python aupaymarket-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
au PAY Market Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、au PAY Market 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.aupaymarket as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("ApiKey=MyApiKey;ShopId=MyShopId") df = pd.read_sql("SELECT ItemCode, Price FROM Items WHERE ItemCode = '99a87c0x3'", cnxn) app_name = 'dash-aupaymarketdataplot' 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.ItemCode, y=df.Price, name='ItemCode') 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='au PAY Market Items Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)