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Python のDash ライブラリを使って、Box のデータ に連携するウェブアプリケーションを開発する方法
CData Python Connector を使って、Box 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。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるBox 連携のシナリオ
こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
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 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 のデータ をビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。
CData Python Connectors の特徴
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
- Box をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
- Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにBox のデータを連携
- ノーコードでの手軽な接続設定
必要なモジュールのインストール
まずは、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 のデータを可視化
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掲載しているので、参考にしてください。
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 からBox のデータ 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 接続プロパティの取得・設定方法
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 を取得して、接続プロパティに設定してください。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。
なお、Box Driver 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、それぞれExcel Driver、CSV Driver、JSON Driver をご利用ください。
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 のデータ 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
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。以下のコードで実行できます。
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでBox のデータ を見てみましょう。
python box-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね！
おわりに
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 のデータ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成してみてください。
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)
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