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HCL Domino 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HCL Domino をシームレスに統合。

Python pandas を使ってHCL Domino 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
ウェブデベロッパー

最終更新日:2023-09-23
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CData

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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 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 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 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 接続プロパティの取得・設定方法

接続の前に

CData 製品を経由してDomino に接続するには、「Proton コンポーネント」のインストールが必要です。通常、 Proton はAppDev パックの一部として配布されています。Proton またはAppDev パックの入手およびインストール方法については、HCL のドキュメントを参照してください。

CData 製品は匿名アクセス、またはクライアント証明書の提供によりProton を認証できます。 これらのオプションは両方ともDomino で特定の設定が必要です。

次の2セクションでは、接続に必要な事前設定について説明します。使用したい認証方法に対応するセクションを参照してください。

クライアント証明書による認証の設定

クライアント証明書による認証では、CData 製品は専用のユーザーアカウントとして接続します。このユーザーには、接続するすべてのデータベースに対するdesigner またはそれ以上のアクセス権が付与する必要があります。

また、CData 製品を使用するためにはユーザーがインターネット証明書を取得する必要があります。サーバーコンソールで以下のコマンドを実行することで、Proton にこの証明書を作成させることができます。 APPUSER はCData 製品でアクセス設定するユーザーアカウント名、ADMINISTRATOR は証明書を受け取るユーザー名です。

load proton --setupclient "APPUSER" --sendto "ADMINISTRATOR"

新しい証明書は、Notes のADMINISTRATOR メールボックスから利用できます。証明書は、クライアント証明書(clientcert)およびキー(clientkey)の2ファイルに分けて送信される場合があります。 キーファイルのテキストを証明書ファイルの末尾にコピーアンドペーストして、2つのファイルを結合する必要があります。

匿名認証の設定

匿名アクセスでは、CData 製品はAnonymous という一般的なユーザーアカウントで接続します。 接続するすべてのデータベースには、次の2つの権限が設定される必要があります。

  • Anonymous ユーザーには、designer またはそれ以上のデータベースへのアクセス権が付与される必要があります。
  • データベースは、Maximum Internet name and password オプションがdesigner またはそれ以上のアクセスに設定される必要があります。 この設定は、データベースのAccess Control List オプションのAdvanced タブにあります。

Domino への接続

接続するには以下を設定します。

  • Server:Proton サービスを使ってDomino を実行中のサーバーのIP アドレス。
  • Port:Proton サービスがリッスンしているポート番号。
  • Database:.nsf 拡張子を含むデータベースファイル名。
  • SSLServerCert:サーバーが受け入れ可能なTLS/SSL 証明書に設定。コンピュータによって信頼されていない他の証明書はすべて拒否されます。または、"*" を設定するとすべての証明書を受け入れます。

Domino への認証

CData 製品は、クライアント証明書を使用してProton に認証することも、匿名アクセスで認証することも可能です。

クライアント証明書による認証

クライアント証明書で認証するには以下を設定します。

  • AuthSchemeSSLCertificate に設定。
  • SSLClientCertType:これは、証明書ファイルの形式と一致する必要があります。 通常、.pem 証明書の場合はPEMKEY_FILE、.pfx 証明書の場合はPFXFILE のいずれかになります。
  • SSLClientCert:証明書ファイルへのパス。

匿名認証

匿名認証を使用するには、AuthSchemeAnonymous に設定します。

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 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 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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