製品情報をご覧ください

製品情報や無償評価版を製品ページにてご確認いただけます。

製品ページへ

Dash を使って、Bing Search Results に連携するウェブアプリケーションを開発

CData Python Connector for Bing Search を使って、Bing Search にデータ連携するPython ウェブアプリケーションを開発できます。pandas とDash を使って作成してみます。

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 Bing Search を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでBing Search 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、Bing Search に連携して、Bing Search results 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Bing Search results 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。Bing Search 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Bing Search 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)。

Bing Search Results への接続

Bing Search results 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。

Bing に接続するには、ApiKey 接続プロパティを設定します。 API キーを取得するには、Microsoft Cognitive Services にサインインし、Bing Search API に登録します。

登録が完了すると、2つのキーが生成されます。いずれか1つをAPIKey に使用できます。

テーブルをクエリする際は、WHERE 句にSearchTerms パラメーラを指定する必要があります。

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Bing Search 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Bing Search Results 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.bing 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 Bing Search Connector にBing Search results との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("APIKey=MyAPIKey;")

Bing Search 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 Title, ViewCount FROM VideoSearch WHERE SearchTerms = 'WayneTech'""", 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-bingedataplot'

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、Bing Search results 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.Title, y=df.ViewCount, name='Title')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(title='Bing Search VideoSearch 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Bing Search results を見てみましょう。

python bing-dash.py

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("APIKey=MyAPIKey;")

df = pd.read_sql("SELECT Title, ViewCount FROM VideoSearch WHERE SearchTerms = 'WayneTech'", cnxn)
app_name = 'dash-bingdataplot'

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.Title, y=df.ViewCount, name='Title')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(title='Bing Search VideoSearch Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)
 
 
ダウンロード