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XML Python Connector 相談したいXML Documents 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XML Documents 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 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 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.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 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。
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。
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)
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'
次に、XML 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")
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 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!
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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)