製品情報をご覧ください

製品情報や無償評価版を製品ページにてご確認いただけます。

製品ページへ

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

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

Sybase IQ Data への接続

Sybase IQ 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。

SybaseIQ への接続には、UserPasswordServerDatabase のプロパティを設定します。TLS/SSL を有効化するには、UseSSLTRUE に設定します。

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Sybase IQ 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Sybase IQ 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.sybaseiq 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 Sybase IQ Connector にSybase IQ data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("User=myuser;Password=mypassword;Server=localhost;Database=Northwind")

Sybase IQ 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 ProductName, Price FROM Products WHERE ProductName = 'Konbu'""", 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-sybaseiqedataplot'

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、Sybase IQ 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.ProductName, y=df.Price, name='ProductName')

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='Sybase IQ Products 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Sybase IQ data を見てみましょう。

python sybaseiq-dash.py

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("User=myuser;Password=mypassword;Server=localhost;Database=Northwind")

df = pd.read_sql("SELECT ProductName, Price FROM Products WHERE ProductName = 'Konbu'", cnxn)
app_name = 'dash-sybaseiqdataplot'

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.ProductName, y=df.Price, name='ProductName')

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='Sybase IQ Products Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)
 
 
ダウンロード