Dash を使って、Microsoft Teams Data に連携するウェブアプリケーションを開発

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Microsoft Teams Python Connector

Microsoft Teams へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにMicrosoft Teams をシームレスに統合。

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CData Python Connector for Microsoft Teams を使って、Microsoft Teams 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。



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 Microsoft Teams を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでMicrosoft Teams 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、Microsoft Teams に連携して、Microsoft Teams data をビジュアライズするシンプルなウエブアプリを作ります。

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Microsoft Teams data 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。Microsoft Teams 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Microsoft Teams 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)。

Microsoft Teams Data への接続

Microsoft Teams data 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。

組込みOAuth 接続でMS Teams にアクセス可能です。接続すると、本製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、本製品にアクセス許可を与えます。本製品がOAuth プロセスを完了します。詳細はヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。

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Microsoft Teams 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Microsoft Teams Data をビジュアライズ

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付いています。

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.msteams 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 Microsoft Teams Connector にMicrosoft Teams data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Microsoft Teams 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 subject, location_displayName FROM Teams WHERE Id = 'Jq74mCczmFXk1tC10GB'""", 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-msteamsedataplot'

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、Microsoft Teams data 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.subject, y=df.location_displayName, name='subject')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(title='Microsoft Teams Teams Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして、実行n

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。Python コードの最後はこのようです。

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

では、Python でウェブアプリを稼働させて、ブラウザでMicrosoft Teams data を見てみましょう。

python msteams-dash.py

製品の無償トライアル情報

Microsoft Teams Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Microsoft Teams data 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 os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.msteams as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

df = pd.read_sql("SELECT subject, location_displayName FROM Teams WHERE Id = 'Jq74mCczmFXk1tC10GB'", cnxn)
app_name = 'dash-msteamsdataplot'

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.subject, y=df.location_displayName, name='subject')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(title='Microsoft Teams Teams Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)