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

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

Open Exchange Rates Data への接続

Open Exchange Rates 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。

Open Exchange Rates API は、App Id によるBasic 認証をサポートしています。 登録すると、App Id がアカウントダッシュボードに表示されます。 これをAppId 接続プロパティに設定してください。

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Open Exchange Rates 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Open Exchange Rates 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.openexchangerates 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 Open Exchange Rates Connector にOpen Exchange Rates data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("AppId=abc1234;")

Open Exchange Rates 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 Id, Statistics_ViewCount FROM Projects WHERE Id = 'MyProjectId'""", 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-openexchangeratesedataplot'

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、Open Exchange Rates 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.Id, y=df.Statistics_ViewCount, 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(title='Open Exchange Rates Projects 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Open Exchange Rates data を見てみましょう。

python openexchangerates-dash.py

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("AppId=abc1234;")

df = pd.read_sql("SELECT Id, Statistics_ViewCount FROM Projects WHERE Id = 'MyProjectId'", cnxn)
app_name = 'dash-openexchangeratesdataplot'

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.Statistics_ViewCount, 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(title='Open Exchange Rates Projects Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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