Python pandas を使ってJira Service Desk データをビジュアライズ

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Jira Service Desk Python Connector

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 Python Connector for Jira Service Desk を使えば、Python でJira Service Desk をpandas やその他の標準モジュールでで呼び出し、データ分析やビジュアライズが可能になります。



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 Jira Service Desk は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Jira Service Desk にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Jira Service Desk をビジュアライズできます。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でJira Service Desk にリアルタイムアクセスし、クエリを実行し、結果をビジュアライズする方法を説明します。

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Jira Service Desk 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。Jira Service Desk 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Jira Service Desk 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)。

Jira Service Desk データへの接続

Jira Service Desk 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。

You can establish a connection to any Jira Service Desk Cloud account or Server instance.

Connecting with a Cloud Account

To connect to a Cloud account, you'll first need to retrieve an APIToken. To generate one, log in to your Atlassian account and navigate to API tokens > Create API token. The generated token will be displayed.

Supply the following to connect to data:

  • User: Set this to the username of the authenticating user.
  • APIToken: Set this to the API token found previously.

Connecting with a Service Account

To authenticate with a service account, you will need to supply the following connection properties:

  • User: Set this to the username of the authenticating user.
  • Password: Set this to the password of the authenticating user.
  • URL: Set this to the URL associated with your JIRA Service Desk endpoint. For example, https://yoursitename.atlassian.net.

Note: Password has been deprecated for connecting to a Cloud Account and is now used only to connect to a Server Instance.

Accessing Custom Fields

By default, the connector only surfaces system fields. To access the custom fields for Issues, set IncludeCustomFields.

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Jira Service Desk 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、pandas & Matplotlib モジュールおよび、SQLAlchemy ツールキットをインストールします:

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートします:

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でJira Service Desk データをビジュアライズ

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Jira Service Desk に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("jiraservicedesk:///?ApiKey=myApiKey&User=MyUser&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Jira Service Desk にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT RequestId, ReporterName FROM Requests WHERE CurrentStatus = 'Open'""", engine)

Jira Service Desk データをビジュアライズ

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Jira Service Desk data をグラフで表現してみます。show メソッドはグラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="RequestId", y="ReporterName")
plt.show()

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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 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。



ソースコードe

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("jiraservicedesk:///?ApiKey=myApiKey&User=MyUser&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT RequestId, ReporterName FROM Requests WHERE CurrentStatus = 'Open'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="RequestId", y="ReporterName")
plt.show()