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Money Forward Expense Python Connector 相談したいMoney Forward Expense データ連携用のPython Connector ライブラリ。pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにAutify をシームレスに統合。
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 MFExpense を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでMoney Forward Expense 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、Money Forward Expense に連携して、Money Forward Expense 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.mfexpense 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 Money Forward Expense Connector からMoney Forward Expense データ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;InitiateOAuth=GETANDREFRESH")
MoneyForward Expense はOAuth 2 認証標準を利用しています。MoneyForward Expense にアプリケーションを登録し、OAuthClientId およびOAuthClientSecret を取得する必要があります。認証方法については、ヘルプドキュメントの「MoneyForward Expense への接続」を参照してください。
また、ほとんどのテーブルを操作するためにOfficeId プロパティを指定する必要があります。
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, Name FROM Offices WHERE Id = '1668776136772254'""", 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-mfexpenseedataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、Money Forward Expense 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.Name, 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='Money Forward Expense Offices 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Money Forward Expense データ を見てみましょう。
python mfexpense-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
Money Forward Expense Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Money Forward Expense 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.mfexpense as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;InitiateOAuth=GETANDREFRESH") df = pd.read_sql("SELECT Id, Name FROM Offices WHERE Id = '1668776136772254'", cnxn) app_name = 'dash-mfexpensedataplot' 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.Name, 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='Money Forward Expense Offices Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)