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

CData Python Connector for CSV を使って、CSV 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 CSV を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでCSV 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、CSV に連携して、CSV 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CSV 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。CSV 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CSV 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)。

CSV Data への接続

CSV 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。

DataSource プロパティにローカルフォルダ名を設定します。

.csv、.tab、.txt ではない拡張子のファイルを扱う場合には、IncludeFiles 使用する拡張子をカンマ区切りで設定します。Microsoft Jet OLE DB 4.0 driver 準拠の場合にはExtended Properties を設定することができます。別の方法として、Schema.ini ファイルにファイル形式を記述することも可能です。

CSV ファイルの削除や更新を行う場合には、UseRowNumbers をTRUE に設定します。RowNumber はテーブルKey として扱われます。

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CSV 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CSV Data 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.csv 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 CSV Connector にCSV data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("DataSource=MyCSVFilesFolder;")

CSV 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 City, TotalDue FROM Customer WHERE FirstName = 'Bob'""", 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-csvedataplot'

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、CSV 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.City, y=df.TotalDue, name='City')

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='CSV Customer 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CSV data を見てみましょう。

python csv-dash.py

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

cnxn = mod.connect("DataSource=MyCSVFilesFolder;")

df = pd.read_sql("SELECT City, TotalDue FROM Customer WHERE FirstName = 'Bob'", cnxn)
app_name = 'dash-csvdataplot'

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.City, y=df.TotalDue, name='City')

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='CSV Customer Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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