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

CData Python Connector for Google Search を使って、Google Search 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 Google Search を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでGoogle Search 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 Search に連携して、Google Search results 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 Search results 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 Search 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 Search 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 Search Results への接続

Google Search results 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 カスタム検索エンジンを使って検索するには、CustomSearchId およびAPIKey 接続プロパティが必要です。

CustomSearchId を取得するには、Google カスタム検索エンジンにサインインして検索エンジンを新規作成します。

APIKey を取得するには、Google API Console でカスタム検索API を有効にします。

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Google Search 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 Search Results 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.googlesearch 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 Search Connector にGoogle Search results との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("CustomSearchId=def456;ApiKey=abc123;")

Google Search 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 Title, ViewCount FROM VideoSearch WHERE SearchTerms = 'WayneTech'""", 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-googlesearchedataplot'

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 Search results 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.Title, y=df.ViewCount, name='Title')

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='Google Search VideoSearch 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 Search results を見てみましょう。

python googlesearch-dash.py

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Google Search 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 Search results 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.googlesearch as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("CustomSearchId=def456;ApiKey=abc123;")

df = pd.read_sql("SELECT Title, ViewCount FROM VideoSearch WHERE SearchTerms = 'WayneTech'", cnxn)
app_name = 'dash-googlesearchdataplot'

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.Title, y=df.ViewCount, name='Title')

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='Google Search VideoSearch Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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