Python のDash ライブラリを使って、Amazon Marketplace データ に連携するウェブアプリケーションを開発

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 AmazonMarketplace を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでAmazon Marketplace 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、Amazon Marketplace に連携して、Amazon Marketplace data をビジュアライズするシンプルなウエブアプリを作ります。

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Amazon Marketplace data 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。Amazon Marketplace 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Amazon Marketplace 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）。

Amazon Marketplace への接続

Amazon Marketplace data 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。

Amazon Marketplace Appstore 認証を使って接続が可能です。

• Amazon Marketplace Appstore で、CData Amazon Marketplace Drivers のページを開きます。
• 「今すぐ承認」をクリックしで、「次へ」と進みます。出品者ID などの必要情報を記入してCData Drivers にAmazon Marketplace データへのアクセス権を付与します。
• 手続きが完了すると、「MWS 認証トークン」が取得できます。
• CData Drivers の接続設定画面で「Marketplace」（任意のマーケットプレイスの国）、「Sellerid」（出品者ID）、「Mwsauthtoken」（先に取得したMWS 認証トークン）を入力して接続を行います。

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Amazon Marketplace 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

Python でAmazon Marketplace データ をビジュアライズ

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付いています。

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.amazonmarketplace 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 Amazon Marketplace Connector にAmazon Marketplace data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("Marketplace=Japan;Sellerid=mySellerId;Mwsauthtoken=amzn.mws.myAWSAuthToken;")

Amazon Marketplace にクエリを実行

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 AmazonOrderId, OrderStatus FROM Orders WHERE IsReplacementOrder = 'True'""", cnxn)

ウェブアプリケーションの設定

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-amazonmarketplaceedataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'

Layout 設定

次に、Amazon Marketplace data 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.AmazonOrderId, y=df.OrderStatus, name='AmazonOrderId')

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='Amazon Marketplace Orders Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして、実行n

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。Python コードの最後はこのようです。

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

では、Python でウェブアプリを稼働させて、ブラウザでAmazon Marketplace data を見てみましょう。

python amazonmarketplace-dash.py

製品の無償トライアル情報

Amazon Marketplace Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Amazon Marketplace data への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.amazonmarketplace as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("Marketplace=Japan;Sellerid=mySellerId;Mwsauthtoken=amzn.mws.myAWSAuthToken;")

df = pd.read_sql("SELECT AmazonOrderId, OrderStatus FROM Orders WHERE IsReplacementOrder = 'True'", cnxn)
app_name = 'dash-amazonmarketplacedataplot'

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.AmazonOrderId, y=df.OrderStatus, name='AmazonOrderId')

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='Amazon Marketplace Orders Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)