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Box へのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにBox をシームレスに統合。
古川えりか
コンテンツスペシャリスト
Python
こんにちは!コンテンツスペシャリストの古川です。Python エコシステムには多くのライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for Box は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Box にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Box データの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でBox にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果をビジュアライズする方法を説明します。
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 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)。
まずは、右側のサイドバーからCData Pytthon Connector の無償トライアルをダウンロード・インストールしてください。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、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でBox にアクセスします。
pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。
pip install pandas pip install matplotlib pip install sqlalchemy
次にライブラリをインポートします。
import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engine
次は接続文字列を作成してBox に接続します。create_engine 関数を使って、Box に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。
engine = create_engine("box:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, Size FROM Files WHERE Id = '123'""", engine)
DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Box データをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Name", y="Size") plt.show()
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 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 pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engin engine = create_engine("box:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") df = pandas.read_sql("""SELECT Name, Size FROM Files WHERE Id = '123'""", engine) df.plot(kind="bar", x="Name", y="Size") plt.show()