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Python のDash ライブラリを使って、Greenhouse のデータ に連携するウェブアプリケーションを開発する方法
CData Python Connector を使って、Greenhouse 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。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるGreenhouse 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 Greenhouse を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでGreenhouse 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、Greenhouse に連携して、Greenhouse のデータ 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。
- Greenhouse 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
- Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにGreenhouse のデータを連携
- 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Greenhouse のデータを可視化
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.greenhouse 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 Greenhouse Connector からGreenhouse のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("APIKey=YourAPIKey;")
Greenhouse への接続にはAPI キーが必要です。API キーを作成するには、以下の手順に従います。
- ナビゲーションバーのConfigure アイコンをクリックし、左側にあるDev Center を見つけます。
- API Credential Management を選択します。
- Create New API Key をクリックします。
- "API Type" をHarvest に設定します。
- "Partner" をcustom に設定します。
- オプションで、説明を入力します。
- Manage permissions に進み、本製品を利用してアクセスしたいリソースに基づいて適切な権限を選択します。
- 作成されたキーをコピーし、APIKey にその値を設定します。
Greenhouse 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 Id, CandidateId FROM Applications WHERE Status = 'Active'""", 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-greenhouseedataplot' 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、Greenhouse のデータ 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.Id, y=df.CandidateId, name='Id')
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='Greenhouse Applications 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Greenhouse のデータ を見てみましょう。
python greenhouse-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね！
おわりに
Greenhouse Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Greenhouse のデータ 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.greenhouse as mod
import plotly.graph_objs as go
cnxn = mod.connect("APIKey=YourAPIKey;")
df = pd.read_sql("SELECT Id, CandidateId FROM Applications WHERE Status = 'Active'", cnxn)
app_name = 'dash-greenhousedataplot'
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.Id, y=df.CandidateId, name='Id')
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='Greenhouse Applications Data', barmode='stack')
})
], className="container")
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
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