Python のDash ライブラリを使って、XML 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

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

1. XML 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XML のデータを連携
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XML 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.xml 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 XML Connector からXML のデータ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("URI=C:/people.xml;DataModel=Relational;")

データソースを認証するには、データプロバイダーのドキュメント内の「はじめに」セクションをご覧ください。 データプロバイダーはXML API を双方向データベーステーブルとしてモデル化し、XML ファイルをread-only ビュー（ローカルファイル、人気のクラウドサービスに格納されたファイル、およびFTP サーバー）としてモデル化します。 HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、およびFTP を含む主な認証スキームはサポートされています。認証のガイドについては、データプロバイダーのドキュメント内の「はじめに」セクションをご覧ください。

URI と認証値を設定した後で、DataModel を設定することでデータの構造によりよくマッチするようデータの抽象化を調整できます。

DataModel プロパティはデータがどのようにテーブルとして抽象化されるかを制御するプロパティであり、次の基本的な設定を調整します。

• Document（デフォルト）：XML データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。データプロバイダーは入れ子化した要素をデータの集約値として返します。
• FlattenedDocuments：入れ子化したドキュメントとその親を結合して単一のテーブルに入力します。
• Relational：個別の関連テーブルを階層化されたデータから返します。テーブルは主キーと、親ドキュメントにリンクする外部キーを含みます。

リレーショナルな抽象化の設定についての詳細は、「XML データのモデリング」セクションを参照してください。次の例で使用されているサンプルデータも存在します。 このデータには、人名、その人たちが所有する車、車に施されたさまざまなメンテナンスに関する情報が含まれます。

XML 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 [ personal.name.first ], [ personal.name.last ] FROM people WHERE [ personal.name.last ] = 'Roberts'""", 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-xmledataplot'

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、XML 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.[ personal.name.first ], y=df.[ personal.name.last ], name='[ personal.name.first ]')

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='XML people 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XML のデータ を見てみましょう。

python xml-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

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

cnxn = mod.connect("URI=C:/people.xml;DataModel=Relational;")

df = pd.read_sql("SELECT [ personal.name.first ], [ personal.name.last ] FROM people WHERE [ personal.name.last ] = 'Roberts'", cnxn)
app_name = 'dash-xmldataplot'

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.[ personal.name.first ], y=df.[ personal.name.last ], name='[ personal.name.first ]')

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='XML people Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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