Python pandas を使ってHCL Domino のデータを可視化・分析する方法

CData Python Connector を使えば、Python でHCL Domino をpandas などのライブラリで呼び出してデータ分析や可視化を実行できます。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-23

この記事で実現できるHCL Domino 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 Domino は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで HCL Domino にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、HCL Domino の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HCL Domino にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。

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。

  1. HCL Domino 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
  2. pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにHCL Domino のデータを連携
  3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてHCL Domino の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。

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HCL Domino にアクセスします。

必要なライブラリのインストール

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

Python でHCL Domino のデータを可視化

次は接続文字列を作成してHCL Domino に接続します。create_engine 関数を使って、HCL Domino 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("domino:///?Server=https://domino.corp.com&Database=names.nsf&Port=3002&SSLClientCertType=PEMKEY_FILE&SSLClientCert=full_path_of_certificate.pem&SSLServerCert=*")

Domino への接続

Domino のデータに接続するには、以下のプロパティを設定してください。

  • URL: Domino データベースをホスティングしているサーバーのホスト名、またはIP を入力します。サーバーのポート番号を含めてください。例えば、http://sampleserver:1234/
  • DatabaseScope: Domino Web UI 内のスコープ名を入力します。ドライバーは、ここで指定したスコープによって制御されるスキーマの、フォームとビューを公開します。Domino Admin UI で、サイドバーからScopes メニューを選択します。このプロパティを、既存のスコープ名に設定します。

Domino での認証

Domino は、ログインクレデンシャルまたはAzure Active Directory OAuth アプリケーションを使用した認証をサポートしています。

ログインクレデンシャル

ログインクレデンシャルで認証するには、以下のプロパティを設定してください:

  • AuthScheme: これを"OAuthPassword" に設定します
  • User: 認証するDomino ユーザーのユーザー名
  • Password: 認証するDominoユ ーザーに関連付けられたパスワード

ドライバーはログインクレデンシャルを使用して、自動的にOAuth トークン交換を実行します。

AzureAD

この認証方法は、Azure Active Directory をIdP として使用してJWTトークンを取得します。Azure Active Directory にカスタムのアプリケーションを作成し、それをIdP として設定する必要があります。そのためには、ヘルプドキュメントの指示に従ってください。その後、以下のプロパティを設定します。

  • AuthScheme: これを"AzureAD" に設定します
  • InitiateOAuth: これをGETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使用すると、OAuth 交換の繰り返しやOAuthAccessToken の手動設定を避けることができます。
  • OAuthClientId: カスタムOAuth アプリケーションのセットアップ時に取得したクライアントID
  • OAuthClientSecret: カスタムOAuth アプリケーションのセットアップ時に取得したクライアントシークレット
  • CallbackURL: アプリ登録時に定義したリダイレクトURI。例えば、https://localhost:33333
  • AzureTenant: データにアクセスするために使用されるMicrosoft Online テナント。companyname.microsoft.com 形式の値またはテナントID のいずれかを指定してください。

    テナントID は、Azure ポータルのAzure Active Directory > プロパティページに表示されているディレクトリID と同じです。

HCL Domino にアクセスするSQL を実行

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, Address FROM ByName WHERE City = 'Miami'""", engine)

HCL Domino のデータを可視化

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、HCL Domino のデータをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="Name", y="Address")
plt.show()
HCL Domino データ in a Python plot (Salesforce is shown).

HCL Domino からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。

日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。



ソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("domino:///?Server=https://domino.corp.com&Database=names.nsf&Port=3002&SSLClientCertType=PEMKEY_FILE&SSLClientCert=full_path_of_certificate.pem&SSLServerCert=*")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, Address FROM ByName WHERE City = 'Miami'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Name", y="Address")
plt.show()

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