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

CData Python Connector for SQL Server を使って、SQL Server 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 SQL Server を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでSQL Server 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、SQL Server に連携して、SQL Server 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SQL Server 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。SQL Server 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SQL Server 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)。

SQL Server Data への接続

SQL Server 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。

Microsoft SQL Server への接続

Microsoft SQL Server への接続には以下を入力します:

  • Server: SQL Server が稼働するサーバー名。
  • User: SQL Server に接続するユーザー名。
  • Password: 接続するユーザーのパスワード。
  • Database: SQL Server データベース名。

Azure SQL Server およびAzure Data Warehouse への接続

Azure SQL Server およびAzure Data Warehouse には以下の接続プロパティを入力して接続します:

  • Server: Azure 上のサーバー。Azure ポータルの[SQL databases](もしくは[SQL data warehouses])-> データベースを選択 -> [Overview]-> [Server name]で確認で可能です。
  • User: Azure に認証するユーザー名。
  • Password: 認証するユーザーのパスワード。
  • Database: Azure ポータルでSQL databases (or SQL warehouses) ページに表示されるデータベース名。

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SQL Server 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SQL Server 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.sql 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 SQL Server Connector にSQL Server data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("User=myUser;Password=myPassword;Database=NorthWind;Server=myServer;Port=1433;")

SQL Server 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 ShipName, Freight FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", 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-sqledataplot'

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、SQL Server 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.ShipName, y=df.Freight, name='ShipName')

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='SQL Server Orders 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SQL Server data を見てみましょう。

python sql-dash.py

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("User=myUser;Password=myPassword;Database=NorthWind;Server=myServer;Port=1433;")

df = pd.read_sql("SELECT ShipName, Freight FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'", cnxn)
app_name = 'dash-sqldataplot'

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.ShipName, y=df.Freight, name='ShipName')

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='SQL Server Orders Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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