Python のDash ライブラリを使って、Avalara AvaTax 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 AvalaraAvatax を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでAvalara AvaTax 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、Avalara AvaTax に連携して、Avalara AvaTax 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Avalara AvaTax 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。Avalara AvaTax 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Avalara AvaTax 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）。

Avalara AvaTax への接続

Avalara AvaTax 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。

Basic 認証を実行する通常の方法は、次のログイン資格情報を提供することです。

• User：ユーザー名に設定します。
• Password：パスワードに設定します。

サンドボックス環境を使用している場合には、オプションで次を設定してください。

• UseSandbox：サンドボックスアカウントで認証する場合にはこれをtrue に設定します。

アカウント番号とライセンスキーを使用して認証する

または、アカウント番号とライセンスキーを使用して認証することもできます。次を使用してデータに接続します。

• AccountId：これをアカウントId に設定します。アカウントId は管理コンソールの右上端にリストされています。
• LicenseKey：これをAvalara Avatax のライセンスキーに設定します。ライセンスキーの生成は、Avalara Avatax アカウント管理者としてログインして Settings -> Reset License Key に移動して実行できます。

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Avalara AvaTax 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Avalara AvaTax 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.avalaraavatax 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 Avalara AvaTax Connector にAvalara AvaTax data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("User=MyUser;Password=MyPassword;")

Avalara AvaTax 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 Id, TotalTax FROM Transactions WHERE Code = '051349'""", 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-avalaraavataxedataplot'

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、Avalara AvaTax 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.Id, y=df.TotalTax, 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='Avalara AvaTax Transactions 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Avalara AvaTax data を見てみましょう。

python avalaraavatax-dash.py

製品の無償トライアル情報

Avalara AvaTax Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Avalara AvaTax 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.avalaraavatax as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("User=MyUser;Password=MyPassword;")

df = pd.read_sql("SELECT Id, TotalTax FROM Transactions WHERE Code = '051349'", cnxn)
app_name = 'dash-avalaraavataxdataplot'

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.TotalTax, 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='Avalara AvaTax Transactions Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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