各製品の資料を入手。
詳細はこちら →
製品をチェック
Python のDash ライブラリを使って、UM SaaS Cloud のデータ に連携するウェブアプリケーションを開発する方法
CData Python Connector を使って、UM SaaS Cloud 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。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるUM SaaS Cloud 連携のシナリオ
こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
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 UMSaaSCloud を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでUM SaaS Cloud 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、UM SaaS Cloud に連携して、UM SaaS Cloud のデータ をビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。
CData Python Connectors の特徴
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
- UM SaaS Cloud をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
- Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにUM SaaS Cloud のデータを連携
- ノーコードでの手軽な接続設定
必要なモジュールのインストール
まずは、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UM SaaS Cloud のデータを可視化
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掲載しているので、参考にしてください。
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.umsaascloud 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 UM SaaS Cloud Connector からUM SaaS Cloud のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("AuthScheme=Basic;User=myUser;Password=myPassword;Security Token=myToken;")
UM SaaS Cloud 接続プロパティの取得・設定方法
デフォルトでは、本製品は本番環境に接続します。UMSaaSCloud sandbox アカウントを使用するには、UseSandbox をtrue に設定します。ユーザー / パスワード認証を使用している場合は、User にsandbox のユーザー名を設定してください。
UM SaaS Cloud への認証
UM SaaS Cloud は、Basic、OAuth、OAuthJWT（コンシューマーキー）など、複数の認証方式をサポートしています。ここではBasic 認証について説明します。認証情報の詳しい取得方法や他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションを参照してください。
Basic 認証
Basic 認証は、セキュリティトークンとユーザー資格情報の使用に基づきます。Basic 認証を使用するには、AuthScheme をBasic に、User とPassword をログイン資格情報に設定し、SecurityToken を設定します。
デフォルトではSecurityToken が必要ですが、UM SaaS Cloud で信頼できるIP アドレスの範囲を設定することで、オプションにすることができます。
UM SaaS Cloud 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 BillingState, Name FROM Account WHERE Industry = 'Floppy Disks'""", 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-umsaascloudedataplot' 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、UM SaaS Cloud のデータ 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.BillingState, y=df.Name, name='BillingState')
app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
dcc.Graph(
id='example-graph',
figure={
'data': [trace],
'layout':
go.Layout(alt='UM SaaS Cloud Account Data', barmode='stack')
})
], className="container")
アプリをセットアップして実行
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。以下のコードで実行できます。
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでUM SaaS Cloud のデータ を見てみましょう。
python umsaascloud-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね！
おわりに
UM SaaS Cloud Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、UM SaaS Cloud のデータ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成してみてください。
import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.umsaascloud as mod
import plotly.graph_objs as go
cnxn = mod.connect("AuthScheme=Basic;User=myUser;Password=myPassword;Security Token=myToken;")
df = pd.read_sql("SELECT BillingState, Name FROM Account WHERE Industry = 'Floppy Disks'", cnxn)
app_name = 'dash-umsaasclouddataplot'
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.BillingState, y=df.Name, name='BillingState')
app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
dcc.Graph(
id='example-graph',
figure={
'data': [trace],
'layout':
go.Layout(alt='UM SaaS Cloud Account Data', barmode='stack')
})
], className="container")
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
関連コンテンツ
