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

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

Teradata Data への接続

Teradata 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。

Teradata に接続するには、次の認証情報を提供し、データベースサーバー名を指定します。

  • User: Teradata ユーザーのユーザー名に設定。
  • Password: Teradata ユーザーのパスワードに設定。
  • DataSource: Teradata サーバー名、DBC 名、またはTDPID を指定。
  • Port: サーバーが実行されているポートを指定。
  • Database: データベース名を指定。指定されない場合は、本製品はデフォルトデータベースに接続されます。

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Teradata 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Teradata 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.teradata 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 Teradata Connector にTeradata data との接続を確立します。

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

Teradata 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 ProductId, ProductName FROM NorthwindProducts WHERE CategoryId = '5'""", 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-teradataedataplot'

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、Teradata 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.ProductId, y=df.ProductName, name='ProductId')

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='Teradata NorthwindProducts 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Teradata data を見てみましょう。

python teradata-dash.py

製品の無償トライアル情報

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

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

df = pd.read_sql("SELECT ProductId, ProductName FROM NorthwindProducts WHERE CategoryId = '5'", cnxn)
app_name = 'dash-teradatadataplot'

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

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='Teradata NorthwindProducts Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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