Python のDash ライブラリを使って、WooCommerce 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

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 WooCommerce を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでWooCommerce 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、WooCommerce に連携して、WooCommerce 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。

1. WooCommerce 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
2. Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにWooCommerce データを連携
3. 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WooCommerce 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.woocommerce 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 WooCommerce Connector からWooCommerce データ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("Url=https://example.com/; ConsumerKey=ck_ec52c76185c088ecaa3145287c8acba55a6f59ad; ConsumerSecret=cs_9fde14bf57126156701a7563fc87575713c355e5; InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

WooCommerce は、one-legged OAuth1.0 認証と通常のOAuth2.0 認証をサポートします。

one-legged OAuth 1.0 認証を使って接続する

次のプロパティを指定してください（NOTE：次の資格情報はWooCommerce の設定ページで生成されるもので、WordPress OAuth2.0 プラグインで生成されるものとは異なります）。

• ConsumerKey
• ConsumerSecret

WordPress OAuth 2.0 認証を使って接続する

プラグインを設定した後、 次の接続プロパティを指定することでWooCommerce に接続できます。

• OAuthClientId
• OAuthClientSecret
• CallbackURL
• InitiateOAuth - GETANDREFRESH または REFRESH のどちらかに設定してください

どちらの場合方法でも、Url プロパティをWooCommerce インスタンスのURL に設定する必要があります。

WooCommerce 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 ParentId, Total FROM Orders WHERE ParentId = '3'""", 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-woocommerceedataplot'

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、WooCommerce 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.ParentId, y=df.Total, name='ParentId')

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='WooCommerce Orders 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WooCommerce データ を見てみましょう。

python woocommerce-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

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

cnxn = mod.connect("Url=https://example.com/; ConsumerKey=ck_ec52c76185c088ecaa3145287c8acba55a6f59ad; ConsumerSecret=cs_9fde14bf57126156701a7563fc87575713c355e5; InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

df = pd.read_sql("SELECT ParentId, Total FROM Orders WHERE ParentId = '3'", cnxn)
app_name = 'dash-woocommercedataplot'

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.ParentId, y=df.Total, name='ParentId')

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

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