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

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 EpicorKinetic を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでEpicor Kinetic 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、Epicor Kinetic に連携して、Epicor Kinetic データ をビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。

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

必要なモジュールのインストール

まずは、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Epicor Kinetic データを可視化

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掲載しているので、参考にしてください。

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.epicorkinetic 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 Epicor Kinetic Connector からEpicor Kinetic データ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("Service=Erp.BO.CustomerSvc;ERPInstance=MyInstance;URL=https://myaccount.epicorsaas.com;User=username;Password=password;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

ERP インスタンスに接続するには、次の接続プロパティを指定してください。

• Url：ERP インスタンスをホストしているサーバーのURL。例えば、https://myserver.EpicorSaaS.com
• ERPInstance：ERP インスタンス名。
• User：アカウントのユーザー名。
• Password：アカウントのパスワード。
• Service：データを取得するサービス。例えば、BaqSvc。

また、オプションで次の接続プロパティを指定することもできます。

• ApiKey：アカウント設定に応じて、いくつかのサービスへの接続に必要となるオプションのキー。
• ApiVersion：デフォルトはv1。新しいEpicor API を使用するにはv2 に設定してください。
• Company：ApiVersion をv2 に設定した場合は必須になります。

Epicor Kinetic 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 CustNum, Company FROM Customers WHERE CompanyName = 'CompanyName'""", 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-epicorkineticedataplot'

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、Epicor Kinetic データ 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.CustNum, y=df.Company, name='CustNum')

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='Epicor Kinetic Customers Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして実行

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。以下のコードで実行できます。

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

最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでEpicor Kinetic データ を見てみましょう。

python epicorkinetic-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

Epicor Kinetic Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Epicor Kinetic データ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成してみてください。

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.epicorkinetic as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("Service=Erp.BO.CustomerSvc;ERPInstance=MyInstance;URL=https://myaccount.epicorsaas.com;User=username;Password=password;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

df = pd.read_sql("SELECT CustNum, Company FROM Customers WHERE CompanyName = 'CompanyName'", cnxn)
app_name = 'dash-epicorkineticdataplot'

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.CustNum, y=df.Company, name='CustNum')

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='Epicor Kinetic Customers Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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