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Xero WorkflowMax Python Connector

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。

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Python のDash ライブラリを使って、Xero WorkflowMax データ に連携するウェブアプリケーションを開発


CData Python Connector for XeroWorkflowMax を使って、Xero WorkflowMax 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。


古川えりか
コンテンツスペシャリスト

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Python

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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 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Xero WorkflowMax 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。Xero WorkflowMax 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Xero WorkflowMax 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)。

Xero WorkflowMax への接続

Xero WorkflowMax 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。

WorkflowMax API に接続するには、Xero からAPIKeyAccountKey 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、APIKeyAccountKey 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。

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Xero WorkflowMax 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Xero WorkflowMax データ 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.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 にXero WorkflowMax data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("APIKey=myApiKey;AccountKey=myAccountKey;")

Xero WorkflowMax 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 Id, Name FROM Clients WHERE Name = 'Cynthia'""", 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-xeroworkflowmaxedataplot'

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、Xero WorkflowMax 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.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")

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Xero WorkflowMax data を見てみましょう。

python xeroworkflowmax-dash.py
Xero WorkflowMax data in a Dash web app (Salesforce is shown).

製品の無償トライアル情報

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 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.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)