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Python のDash ライブラリを使って、Sage Intacct 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、Sage Intacct 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Sage Intacct 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 SageIntacct を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでSage Intacct 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、Sage Intacct に連携して、Sage Intacct 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。
- Sage Intacct 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Sage Intacct 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Sage Intacct 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.sageintacct 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 Sage Intacct Connector からSage Intacct のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("User=myusername;CompanyId=TestCompany;Password=mypassword;SenderId=Test;SenderPassword=abcde123;")
Sage Intacct 接続プロパティの取得・設定方法
独自のWeb サービスクレデンシャル、埋め込みクレデンシャル（Basic 認証）、またはOkta クレデンシャルのいずれかを使用して、Sage Intacct への接続を確立できます。
Sage Intacct への認証
Sage Intacct は2種類の認証をサポートします。Basic およびOkta です。選択した認証方法に関連するプロパティを設定して、接続を構成します。
Basic 認証
Basic 認証スキームでは、埋め込みクレデンシャルを使用してデータの読み書きが可能です。オプションとして、独自のWeb サービスクレデンシャルを指定することもできます。
Basic 認証を使用して認証を行うには、以下のプロパティを設定します。
- AuthScheme：Basic。
- CompanyID：Sage Intacct にログインする際に会社を識別するために使用するID。
- User：Sage Intacct へのログインに使用するログイン名。
- Password：ログインクレデンシャル用のパスワード。
- （オプション）SenderID およびSenderPassword：Web サービスのSender ID およびパスワード。
Sage Intacct 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 Name, TotalDue FROM Customer WHERE CustomerId = '12345'""", 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-sageintacctedataplot' 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、Sage Intacct 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.Name, y=df.TotalDue, name='Name')
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='Sage Intacct Customer 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Sage Intacct のデータ を見てみましょう。
python sageintacct-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね！
おわりに
Sage Intacct Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Sage Intacct 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.sageintacct as mod
import plotly.graph_objs as go
cnxn = mod.connect("User=myusername;CompanyId=TestCompany;Password=mypassword;SenderId=Test;SenderPassword=abcde123;")
df = pd.read_sql("SELECT Name, TotalDue FROM Customer WHERE CustomerId = '12345'", cnxn)
app_name = 'dash-sageintacctdataplot'
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.Name, y=df.TotalDue, name='Name')
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='Sage Intacct Customer Data', barmode='stack')
})
], className="container")
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
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