ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
詳細はこちら →Xero WorkflowMax Connector の30日間無償トライアルをダウンロード
30日間の無償トライアルへ製品の詳細
Xero WorkflowMax Python Connector 相談したいXero WorkflowMax へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにXero WorkflowMax をシームレスに統合。
CData
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 XeroWorkflowMax を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでXero WorkflowMax 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、Xero WorkflowMax に連携して、Xero WorkflowMax 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 は、以下のような特徴を持った製品です。
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
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.xeroworkflowmax 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 Xero WorkflowMax Connector からXero WorkflowMax データ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("APIKey=myApiKey;AccountKey=myAccountKey;")
WorkflowMax API に接続するには、Xero からAPIKey とAccountKey を取得します。取得については、 Xero のサポートにお問い合わせ頂く必要があります。(https://www.workflowmax.com/contact-us).
API キーとAccount キーを取得したら、APIKey とAccountKey 接続プロパティの値を設定してください。 これらが設定されれば、接続の準備は完了です。
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 Id, Name FROM Clients WHERE Name = 'Cynthia'""", cnxn)
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-xeroworkflowmaxedataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、Xero WorkflowMax 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.Id, y=df.Name, name='Id') 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='Xero WorkflowMax Clients Data', barmode='stack') }) ], className="container")
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Xero WorkflowMax データ を見てみましょう。
python xeroworkflowmax-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
Xero WorkflowMax Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Xero WorkflowMax 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.xeroworkflowmax as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("APIKey=myApiKey;AccountKey=myAccountKey;") df = pd.read_sql("SELECT Id, Name FROM Clients WHERE Name = 'Cynthia'", cnxn) app_name = 'dash-xeroworkflowmaxdataplot' 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.Id, y=df.Name, name='Id') 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='Xero WorkflowMax Clients Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)