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 Tally は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Tally にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Tally 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Tally 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Tally 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。Tally 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Tally 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）。
Tally データへの接続
Tally 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。
Set the following connection properties to connect to Tally Instance:
- Url: Set this to the URL for your Tally instance. For example: http://localhost:9000.
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Tally 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Tally 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、Tally に連携するEngne を作成します。.
engine = create_engine("tally:///?Url='http://localhost:9000'")
Tally 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 Name, Address FROM Company WHERE CompanyNumber = '1000'""", engine)
Tally 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、Tally 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="Name", y="Address")
plt.show()
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Tally Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Tally 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("tally:///?Url='http://localhost:9000'")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, Address FROM Company WHERE CompanyNumber = '1000'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="Name", y="Address")
plt.show()