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

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

DataRobot Data への接続

DataRobot 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。

DataRobot への接続には、User およびPassword をログインクレデンシャルに設定し、PredictionInstance を指定します。さらに、すでに取得している場合は、APIKey 接続プロパティをAPI Token に設定します。DataRobot にCloud Prediction インスタンスを使用している場合は、DataRobotKey も提供する必要があります。 APIKey を取得するには、以下の手順に従ってください。

User、DataRobotKey、APIKey はDataRobot アカウントのクレデンシャルです。

ProjectID、DataFile、ModelId はDataRobot 内のプロジェクト、データセット、モデルタイプです。

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DataRobot 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DataRobot 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.datarobot 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 DataRobot Connector にDataRobot data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("PredictionInstance=myinstance.orm.datarobot.com;DataFile=PATH\TO\input_file.csv;DataRobotKey=123-abc-456-def;User=username;Password=password;")

DataRobot 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 Id, Prediction1Value FROM Predictions WHERE Id = '1'""", 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-datarobotedataplot'

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、DataRobot 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.Id, y=df.Prediction1Value, name='Id')

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='DataRobot Predictions 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DataRobot data を見てみましょう。

python datarobot-dash.py

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

cnxn = mod.connect("PredictionInstance=myinstance.orm.datarobot.com;DataFile=PATH\TO\input_file.csv;DataRobotKey=123-abc-456-def;User=username;Password=password;")

df = pd.read_sql("SELECT Id, Prediction1Value FROM Predictions WHERE Id = '1'", cnxn)
app_name = 'dash-datarobotdataplot'

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.Id, y=df.Prediction1Value, name='Id')

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='DataRobot Predictions Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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