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Python pandas を使ってSage 200 データをビジュアライズ

CData Python Connector for Sage 200 を使えば、Python でSage 200 をpandas やその他の標準モジュールでで呼び出し、データ分析やビジュアライズが可能になります。

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 Sage 200 は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Sage 200 にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Sage 200 をビジュアライズできます。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でSage 200 にリアルタイムアクセスし、クエリを実行し、結果をビジュアライズする方法を説明します。

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Sage 200 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。Sage 200 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Sage 200 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)。

Sage 200 データへの接続

Sage 200 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。

  • Schema: Determines which Sage 200 edition you are connecting to. Specify either StandardUK or ProfessionalUK.
  • Subscription Key: Provides access to the APIs that are used to establish a connection. You will first need to log into the Sage 200 API website and subscribe to the API edition that matches your account. You can do so here: https://developer.columbus.sage.com/docs/services/api/uk. Afterwards, the subscription key may be found in your profile after logging into Sage 200.

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Sage 200 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、pandas & Matplotlib モジュールおよび、SQLAlchemy ツールキットをインストールします:

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートします:

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でSage 200 データをビジュアライズ

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Sage 200 に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("sage200:///?SubscriptionKey=12345&Schema=StandardUK&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Sage 200 にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Code FROM Banks WHERE Code = '12345'""", engine)

Sage 200 データをビジュアライズ

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Sage 200 data をグラフで表現してみます。show メソッドはグラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="Id", y="Code")
plt.show()

製品の無償トライアル情報

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ソースコードe

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("sage200:///?SubscriptionKey=12345&Schema=StandardUK&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Code FROM Banks WHERE Code = '12345'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Id", y="Code")
plt.show()
 
 
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