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

CData Python Connector for OData を使って、OData 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 OData を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでOData 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、OData に連携して、OData services 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OData services 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。OData 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OData 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)。

OData Services への接続

OData services 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。

OData ソースへの接続には、OData サーバーのルートURI もしくはOData サービスのファイルをURL に指定します。Authentication セクションでは、User およびPassword を設定します。

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OData 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OData Services 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.odata 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 OData Connector にOData services との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("URL=http://services.odata.org/V4/Northwind/Northwind.svc;UseIdUrl=True;OData Version=4.0;Data Format=ATOM;")

OData 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 OrderName, Freight FROM Orders WHERE ShipCity = 'New York'""", 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-odataedataplot'

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、OData services 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.OrderName, y=df.Freight, name='OrderName')

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='OData Orders 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OData services を見てみましょう。

python odata-dash.py

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OData Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、OData services 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.odata as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("URL=http://services.odata.org/V4/Northwind/Northwind.svc;UseIdUrl=True;OData Version=4.0;Data Format=ATOM;")

df = pd.read_sql("SELECT OrderName, Freight FROM Orders WHERE ShipCity = 'New York'", cnxn)
app_name = 'dash-odatadataplot'

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.OrderName, y=df.Freight, name='OrderName')

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='OData Orders Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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