Python のDash ライブラリを使って、Azure DevOps 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 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 への接続

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。

Obtaining a Personal Access Token

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。

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Azure DevOps 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.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")")

Azure DevOps 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, BuildNumber FROM Builds WHERE Reason = 'Manual'""", 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-azuredevopsedataplot'

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、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")

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Azure DevOps data を見てみましょう。

python azuredevops-dash.py

製品の無償トライアル情報

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)