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

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

PostgreSQL Data への接続

PostgreSQL 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。

PostgreSQL への接続には、Server、Port(デフォルトは5432)、Database、およびUser、Password のプロパティを設定します。Database プロパティが設定されない場合には、User のデフォルトデータベースに接続します。

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PostgreSQL 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PostgreSQL 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.postgresql 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 PostgreSQL Connector にPostgreSQL data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("User=postgres;Password=admin;Database=postgres;Server=127.0.0.1;Port=5432;")

PostgreSQL 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 ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", 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-postgresqledataplot'

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、PostgreSQL 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.ShipName, y=df.ShipCity, 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(title='PostgreSQL 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PostgreSQL data を見てみましょう。

python postgresql-dash.py

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

cnxn = mod.connect("User=postgres;Password=admin;Database=postgres;Server=127.0.0.1;Port=5432;")

df = pd.read_sql("SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'", cnxn)
app_name = 'dash-postgresqldataplot'

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.ShipCity, 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(title='PostgreSQL Orders Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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