Python のDash ライブラリを使って、QuickBooks 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 QuickBooks を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでQuickBooks 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、QuickBooks に連携して、QuickBooks 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QuickBooks 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。QuickBooks 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QuickBooks 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）。

QuickBooks への接続

QuickBooks 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。

ローカルQuickBooks インスタンスへの接続には接続プロパティ入力は不要です。

本製品は、リモートコネクタ経由でQuickBooks にリクエストを作成します。リモートコネクタはQuickBooks と同じマシン上で動作し、軽量の組み込みWeb サーバーを介して接続を受け入れます。サーバーはSSL/TLS をサポートし、ユーザーにリモートマシンからのセキュアな接続を可能にします。

初めて接続するときは、本製品をQuickBooks で認証する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントの「Using the Remote Connector」を参照してください。

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QuickBooks 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QuickBooks 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.quickbooks 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 QuickBooks Connector にQuickBooks data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("URL=http://remotehost:8166;User=admin;Password=admin123;")

QuickBooks 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 Name, CustomerBalance FROM Customers WHERE Type = 'Commercial'""", 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-quickbooksedataplot'

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、QuickBooks 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.Name, y=df.CustomerBalance, name='Name')

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='QuickBooks Customers 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QuickBooks data を見てみましょう。

python quickbooks-dash.py

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("URL=http://remotehost:8166;User=admin;Password=admin123;")

df = pd.read_sql("SELECT Name, CustomerBalance FROM Customers WHERE Type = 'Commercial'", cnxn)
app_name = 'dash-quickbooksdataplot'

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.Name, y=df.CustomerBalance, name='Name')

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='QuickBooks Customers Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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