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Python のDash ライブラリを使って、Reckon のデータ に連携するウェブアプリケーションを開発する方法
CData Python Connector を使って、Reckon 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。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるReckon 連携のシナリオ
こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
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 Reckon を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでReckon 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、Reckon に連携して、Reckon のデータ をビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。
CData Python Connectors の特徴
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
- Reckon をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
- Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにReckon のデータを連携
- ノーコードでの手軽な接続設定
必要なモジュールのインストール
まずは、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Reckon のデータを可視化
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掲載しているので、参考にしてください。
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.reckon 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 Reckon Connector からReckon のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("User=RCUser;Password=RCUserPassword;URL=http://remotehost:8166;")
ローカルReckon インスタンスに接続する場合は、接続プロパティを設定する必要はありません。
CData 製品は、リモートコネクタ経由でReckon にリクエストを作成します。Remote Connector はReckon 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。
初めて組織ファイルに接続するときは、リモートコネクタをReckon で認可する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
Reckon 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-reckonedataplot' 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、Reckon のデータ 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='Reckon Customers Data', barmode='stack')
})
], className="container")
アプリをセットアップして実行
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。以下のコードで実行できます。
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでReckon のデータ を見てみましょう。
python reckon-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね！
おわりに
Reckon Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Reckon のデータ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成してみてください。
import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.reckon as mod
import plotly.graph_objs as go
cnxn = mod.connect("User=RCUser;Password=RCUserPassword;URL=http://remotehost:8166;")
df = pd.read_sql("SELECT Name, CustomerBalance FROM Customers WHERE Type = 'Commercial'", cnxn)
app_name = 'dash-reckondataplot'
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='Reckon Customers Data', barmode='stack')
})
], className="container")
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
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