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Redis へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにRedis をシームレスに統合。

Python のDash ライブラリを使って、Redis 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、Redis 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。

加藤龍彦
ウェブデベロッパー

最終更新日:2023-09-23
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CData

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Python ロゴ

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

  1. Redis 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
  2. Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにRedis データを連携
  3. 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Redis 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.redis 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 Redis Connector からRedis データ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("Server=127.0.0.1;Port=6379;Password=myPassword;")

次の接続プロパティを設定し、Redis インスタンスに接続します。

  • Server: Redis インスタンスが実行されているサーバーの名前またはアドレスに設定します。Port でポートを指定できます。
  • Password: Redis AUTH コマンドを使用するパスワード保護されたRedis インスタンスへの認証に使用されるパスワードに設定します。

UseSSL を設定すると、接続時にSSL/TLS 暗号化をネゴシエートできます。

Redis 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 City, CompanyName FROM Customers WHERE Country = 'US'""", 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-redisedataplot'

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、Redis 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.City, y=df.CompanyName, name='City')

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='Redis 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Redis データ を見てみましょう。

python redis-dash.py
Dash のウェブアプリでRedis データ を表示

ちゃんとデータが表示できてますね!

おわりに

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

cnxn = mod.connect("Server=127.0.0.1;Port=6379;Password=myPassword;")

df = pd.read_sql("SELECT City, CompanyName FROM Customers WHERE Country = 'US'", cnxn)
app_name = 'dash-redisdataplot'

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.City, y=df.CompanyName, name='City')

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

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

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