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、au PAY Market 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、au PAY Market 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au PAY Market 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 auPAYMarket を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでau PAY Market 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、au PAY Market に連携して、au PAY Market 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。
- au PAY Market 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au PAY Market 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au PAY Market 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.aupaymarket 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 au PAY Market Connector からau PAY Market のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("ApiKey=MyApiKey;ShopId=MyShopId")
au PAY マーケットに接続するには、ShopId およびApiKey が必要です。
au PAY マーケットへのアクセスの設定
ShopId およびApiKey を取得するには、以下の手順に従ってください。
- Wow! manager サイトにログインして、「各種お申し込み」メニューの「API利用申請」に移動します。
- API利用規約に同意します。
- 「APIキーの発行はこちら」をクリックします。
- 「発行」ボタンをクリックして、API キーを生成します。
- 「接続元IPアドレスを登録」に、対象とするIP アドレスを入力します。
- 「登録」ボタンをクリックして、設定を保存します。
au PAY マーケットアカウントの認証
次の接続プロパティを設定して接続します。
- ShopId：接続先のau PAY マーケットShop ID を設定。
- ApiKey：API キーを設定。au PAY マーケットストアアカウントから取得したAPI キーです。
- UseSandbox：Sandbox 環境に接続する場合はTrue を設定。
au PAY Market 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 ItemCode, Price FROM Items WHERE ItemCode = '99a87c0x3'""", 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-aupaymarketedataplot' 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、au PAY Market 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.ItemCode, y=df.Price, name='ItemCode')
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='au PAY Market Items 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au PAY Market のデータ を見てみましょう。
python aupaymarket-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね！
おわりに
au PAY Market Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、au PAY Market 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.aupaymarket as mod
import plotly.graph_objs as go
cnxn = mod.connect("ApiKey=MyApiKey;ShopId=MyShopId")
df = pd.read_sql("SELECT ItemCode, Price FROM Items WHERE ItemCode = '99a87c0x3'", cnxn)
app_name = 'dash-aupaymarketdataplot'
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.ItemCode, y=df.Price, name='ItemCode')
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='au PAY Market Items Data', barmode='stack')
})
], className="container")
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
関連コンテンツ
