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MySQL Python Connector 相談したいMySQL 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MySQL 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 MySQL を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでMySQL 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、MySQL に連携して、MySQL 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.mysql 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 MySQL Connector からMySQL データ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("User=myUser;Password=myPassword;Database=NorthWind;Server=myServer;Port=3306;")
Server およびPort プロパティがMySQL への接続には必須です。IntegratedSecurity をFALSE に設定した場合、User、Password も必須になります。 オプションで、Database を設定することもできます。Database は設定がない場合すべてのデータベースを使えるようになります。
パスワード方式によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。
接続文字列形式では以下のようになります。
User=admin;Password=adminpassword;Database=test;Server=mysql-server;Port=3306;UseSSH=true;SSHAuthMode=Password;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHPassword=sshpasswd;
公開鍵認証によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。
接続文字列形式では以下のようになります。
User=admin;Password=adminpassword;Database=test;Server=mysql-server;Port=3306;UseSSH=true;SSHAuthMode=Public_Key;SSHClientCertType=PUBLIC_KEY_FILE;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHClientCert=C:\Keys\key.pem;
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 ShipName, Freight FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", 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-mysqledataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、MySQL 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.ShipName, y=df.Freight, name='ShipName') 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='MySQL Orders 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MySQL データ を見てみましょう。
python mysql-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
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import os import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html import pandas as pd import cdata.mysql as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("User=myUser;Password=myPassword;Database=NorthWind;Server=myServer;Port=3306;") df = pd.read_sql("SELECT ShipName, Freight FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'", cnxn) app_name = 'dash-mysqldataplot' 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.ShipName, y=df.Freight, name='ShipName') 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='MySQL Orders Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)