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Python のDash ライブラリを使って、IBM Cloud Data Engine 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、IBM Cloud Data Engine 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IBM Cloud Data Engine 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 IBMCloudDataEngine を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでIBM Cloud Data Engine 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、IBM Cloud Data Engine に連携して、IBM Cloud Data Engine 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。
- IBM Cloud Data Engine 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IBM Cloud Data Engine 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IBM Cloud Data Engine 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.ibmclouddataengine 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 IBM Cloud Data Engine Connector からIBM Cloud Data Engine のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("Api Key=MyAPIKey;Instance CRN=myInstanceCRN;Region=myRegion;Schema=mySchema;OAuth Client Id=myOAuthClientId;OAuth Client Secret=myOAuthClientSecret;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
IBM Cloud Data Engine は、OAuth およびHMAC 認証標準を使います。詳細はヘルプドキュメントを参照してください。
IBM Cloud Data Engine 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, Status FROM Jobs WHERE UserId = '[email protected]'""", 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-ibmclouddataengineedataplot' 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、IBM Cloud Data Engine 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.Status, 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='IBM Cloud Data Engine Jobs 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IBM Cloud Data Engine のデータ を見てみましょう。
python ibmclouddataengine-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね！
おわりに
IBM Cloud Data Engine Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、IBM Cloud Data Engine 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.ibmclouddataengine as mod
import plotly.graph_objs as go
cnxn = mod.connect("Api Key=MyAPIKey;Instance CRN=myInstanceCRN;Region=myRegion;Schema=mySchema;OAuth Client Id=myOAuthClientId;OAuth Client Secret=myOAuthClientSecret;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pd.read_sql("SELECT Id, Status FROM Jobs WHERE UserId = '[email protected]'", cnxn)
app_name = 'dash-ibmclouddataenginedataplot'
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.Status, 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='IBM Cloud Data Engine Jobs Data', barmode='stack')
})
], className="container")
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
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