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Dash を使って、SendGrid Data に連携するウェブアプリケーションを開発

CData Python Connector for SendGrid を使って、SendGrid 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。

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

SendGrid Data への接続

SendGrid 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。

SendGrid への接続をして、機能を利用するには、User およびPassword 接続プロパティを指定します。

制限された機能への接続には、APIKey 接続プロパティを代わりに設定します。詳しくは、ヘルプドキュメントの「Sendgrid への接続」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SendGrid 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SendGrid Data 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.sendgrid 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 SendGrid Connector にSendGrid data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("User=admin;Password=abc123;")

SendGrid 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, Clicks FROM AdvancedStats WHERE Type = 'Device'""", 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-sendgridedataplot'

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、SendGrid 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.Clicks, 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(title='SendGrid AdvancedStats 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SendGrid data を見てみましょう。

python sendgrid-dash.py

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("User=admin;Password=abc123;")

df = pd.read_sql("SELECT Name, Clicks FROM AdvancedStats WHERE Type = 'Device'", cnxn)
app_name = 'dash-sendgriddataplot'

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.Clicks, 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(title='SendGrid AdvancedStats Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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