Python のDash ライブラリを使って、Google Campaign Manager データ に連携するウェブアプリケーションを開発

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 GoogleCM を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでGoogle Campaign Manager 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、Google Campaign Manager に連携して、Google Campaign Manager 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Google Campaign Manager 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。Google Campaign Manager 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Google Campaign Manager 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）。

Google Campaign Manager への接続

Google Campaign Manager 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。

Google Campaign Manager への接続には、OAuth 認証標準を使います。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。組織全体のアクセススコープを本製品に許可するには、サービスアカウントが必要です。

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。

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Google Campaign Manager 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Google Campaign Manager データ 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.googlecm 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 Google Campaign Manager Connector にGoogle Campaign Manager data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("UserProfileID=MyUserProfileID;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Google Campaign Manager 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 Clicks, Device FROM CampaignPerformance WHERE Device = 'Mobile devices with full browsers'""", 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-googlecmedataplot'

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、Google Campaign Manager 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.Clicks, y=df.Device, name='Clicks')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Google Campaign Manager CampaignPerformance 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Google Campaign Manager data を見てみましょう。

python googlecm-dash.py

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("UserProfileID=MyUserProfileID;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

df = pd.read_sql("SELECT Clicks, Device FROM CampaignPerformance WHERE Device = 'Mobile devices with full browsers'", cnxn)
app_name = 'dash-googlecmdataplot'

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.Clicks, y=df.Device, name='Clicks')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Google Campaign Manager CampaignPerformance Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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