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Azure DevOps データ連携用Python コネクタライブラリ。Azure DevOps データをPandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。
古川えりか
コンテンツスペシャリスト
Python
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 AzureDevOps を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでAzure DevOps 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、Azure DevOps に連携して、Azure DevOps 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Azure DevOps 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。Azure DevOps 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Azure DevOps 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)。
Azure DevOps 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。
You can connect to your Azure DevOps account by providing the Organization and PersonalAccessToken.To generate one, log in to your Azure DevOps Organization account and navigate to Profile -> Personal Access Tokens -> New Token. The generated token will be displayed.
If you wish to authenticate to Azure DevOps using OAuth refer to the online Help documentation for an authentication guide.
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Azure DevOps にアクセスします。
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.azuredevops 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 Azure DevOps Connector にAzure DevOps data との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("AuthScheme=Basic;Organization=MyAzureDevOpsOrganization;ProjectId=MyProjectId;PersonalAccessToken=MyPAT;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
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, BuildNumber FROM Builds WHERE Reason = 'Manual'""", 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-azuredevopsedataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、Azure DevOps 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.BuildNumber, 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='Azure DevOps Builds 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。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Azure DevOps data を見てみましょう。
python azuredevops-dash.py
Azure DevOps Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Azure DevOps 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.azuredevops as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("AuthScheme=Basic;Organization=MyAzureDevOpsOrganization;ProjectId=MyProjectId;PersonalAccessToken=MyPAT;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") df = pd.read_sql("SELECT Id, BuildNumber FROM Builds WHERE Reason = 'Manual'", cnxn) app_name = 'dash-azuredevopsdataplot' 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.BuildNumber, 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='Azure DevOps Builds Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)