本記事では CData サポート担当からこんなことを聞かれたらどこを確認すべきか?という観点で、よく頂くお問合せ内容をご紹介します。
記事はこちら →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のに役立ちます。CData Python Connector for MFExpense は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Money Forward Expense にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Money Forward Expense 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Money Forward Expense 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Money Forward Expense 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。Money Forward Expense 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Money Forward Expense 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)。
Money Forward Expense 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。
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。
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Money Forward Expense にアクセスします。
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
次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Money Forward Expense に連携するEngne を作成します。.
engine = create_engine("mfexpense:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&InitiateOAuth=GETANDREFRESH")
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 Id, Name FROM Offices WHERE Id = '1668776136772254'""", engine)
DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Money Forward Expense 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="Id", y="Name") plt.show()
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 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。
import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engin engine = create_engine("mfexpense:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&InitiateOAuth=GETANDREFRESH") df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Name FROM Offices WHERE Id = '1668776136772254'""", engine) df.plot(kind="bar", x="Id", y="Name") plt.show()