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Jira Service Desk Python Connector 相談したいJira Service Desk データ連携用Python コネクタライブラリ。Jira Service Desk データをpandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。
CData
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 JiraServiceDesk を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでJira Service Desk 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、Jira Service Desk に連携して、Jira Service Desk 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 は、以下のような特徴を持った製品です。
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
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.jiraservicedesk 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 Jira Service Desk Connector からJira Service Desk データ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("ApiKey=myApiKey;User=MyUser;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
任意のJira Service Management Cloud またはJira Service Management Server インスタンスへの接続を確立できます。接続するにはURL プロパティを設定します。
デフォルトでは、CData 製品はシステムフィールドのみを表示します。Issues のカスタムフィールドにアクセスするには、IncludeCustomFields を設定します。
ローカルサーバーアカウントで認証するためには、次の接続プロパティを指定します。
Cloud アカウントに接続するには、APIToken を取得する必要があります。API トークンを生成するには、Atlassian アカウントにログインして「API トークン」 -> 「API トークンの作成」をクリックします。生成されたトークンが表示されます。
データに接続するには以下を設定します。
ちなみに、Cloud アカウントへの接続でパスワード認証を使うことも可能ですが、非推奨となっています。
この場合、AuthSchemeをすべてのOAuth フローでOAuth に設定する必要があります。また、すべてのシナリオでカスタムOAuth アプリケーションを作成して構成する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。
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 RequestId, ReporterName FROM Requests WHERE CurrentStatus = 'Open'""", cnxn)
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-jiraservicedeskedataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、Jira Service Desk 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.RequestId, y=df.ReporterName, name='RequestId') 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='Jira Service Desk Requests Data', barmode='stack') }) ], className="container")
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Jira Service Desk データ を見てみましょう。
python jiraservicedesk-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
Jira Service Desk Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Jira Service Desk 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.jiraservicedesk as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("ApiKey=myApiKey;User=MyUser;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") df = pd.read_sql("SELECT RequestId, ReporterName FROM Requests WHERE CurrentStatus = 'Open'", cnxn) app_name = 'dash-jiraservicedeskdataplot' 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.RequestId, y=df.ReporterName, name='RequestId') 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='Jira Service Desk Requests Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)