Python のDash ライブラリを使って、Qoo10 データ に連携するウェブアプリケーションを開発

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 Qoo10 を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでQoo10 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、Qoo10 に連携して、Qoo10 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Qoo10 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。Qoo10 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Qoo10 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）。

Qoo10 への接続

Qoo10 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。

Qoo10 に接続するには、ApiKey、Password、およびUser が必要です。

Qoo10 へのアクセスの設定

• API Key を取得するためには、Qoo10 の営業担当者に依頼する必要があります。
• Qoo10 営業担当社へ依頼すると後日、API Key が送られてきます。

Qoo10 アカウントの認証

次の接続プロパティを設定して接続します。

• ApiKey：Qoo10 営業担当者から受け取ったAPI Key を設定。
• User： にログインするためのユーザーID を設定。
• Password： にログインするためのパスワードを設定。

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Qoo10 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Qoo10 データ 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.qoo10 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 Qoo10 Connector にQoo10 data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("User=userTest;Password=passwordTest;ApiKey=YOUR_API_KEY;")

Qoo10 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 ItemNo, ItemTitle FROM GoodsDetail WHERE ItemQty = '12'""", 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-qoo10edataplot'

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、Qoo10 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.ItemNo, y=df.ItemTitle, name='ItemNo')

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='Qoo10 GoodsDetail 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Qoo10 data を見てみましょう。

python qoo10-dash.py

製品の無償トライアル情報

Qoo10 Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Qoo10 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.qoo10 as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("User=userTest;Password=passwordTest;ApiKey=YOUR_API_KEY;")

df = pd.read_sql("SELECT ItemNo, ItemTitle FROM GoodsDetail WHERE ItemQty = '12'", cnxn)
app_name = 'dash-qoo10dataplot'

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.ItemNo, y=df.ItemTitle, name='ItemNo')

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='Qoo10 GoodsDetail Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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