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

Box への接続

Box 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。

Box は、認証にOAuth スタンダードを使用します。Box への認証には、登録アプリのOAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL を入力します。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

尚、本製品はBox のファイルの一覧表示やユーザー管理情報の取得用です。Box に保管されているExcel、CSV、JSON などのファイル内のデータを読み込みたい場合には、Excel Driver、CSV Driver、JSON Driver をご利用ください。

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Box 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Box 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.box 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 Box Connector にBox data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Box 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 Name, Size FROM Files WHERE Id = '123'""", 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-boxedataplot'

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、Box 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.Name, y=df.Size, name='Name')

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='Box Files 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Box data を見てみましょう。

python box-dash.py

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

df = pd.read_sql("SELECT Name, Size FROM Files WHERE Id = '123'", cnxn)
app_name = 'dash-boxdataplot'

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.Name, y=df.Size, name='Name')

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='Box Files Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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