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Python pandas を使ってSlack データをビジュアライズ

CData Python Connector for Slack を使えば、Python でSlack 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 Slack は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Slack にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Slack 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Slack 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Slack 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。Slack 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Slack 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)。

Slack データへの接続

Slack 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。

Slack はOAuth 認証標準を利用しています。OAuth を使って認証するには、アプリケーションを作成してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得しなければなりません。 認証方法については、ヘルプドキュメントの「Slack 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Slack 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Slack 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、Slack に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("slack:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Slack 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, Name FROM Channels WHERE IsPublic = 'True'""", engine)

Slack 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、Slack 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="Name")
plt.show()

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Slack Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Slack 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。



ソースコードe

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

engine = create_engine("slack:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Name FROM Channels WHERE IsPublic = 'True'""", engine)

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