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詳細はこちら →Python のDash ライブラリを使って、Zuora 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、Zuora 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Zuora 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 Zuora を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでZuora 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、Zuora に連携して、Zuora 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。
- Zuora 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Zuora 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Zuora 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.zuora 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 Zuora Connector からZuora のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("OAuthClientID=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;Tenant=USProduction;ZuoraService=DataQuery;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
Zuora はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。OAuth 認証ついて詳しくは、オンラインヘルプドキュメントを参照してください。
Tenant プロパティの設定
プロバイダへの有効な接続を作成するには、アカウントの設定と合致するテナント値を1つ選択する必要があります。以下は、利用可能なオプションのリストです。
- USProduction:リクエストはhttps://rest.zuora.com に送信されます。
- USAPISandbox:リクエストはhttps://rest.apisandbox.zuora.com に送信されます。
- USPerformanceTest:リクエストはhttps://rest.pt1.zuora.com に送信されます。
- EUProduction:リクエストはhttps://rest.eu.zuora.com に送信されます。
- EUSandbox:リクエストはhttps://rest.sandbox.eu.zuora.com に送信されます。
デフォルトではUSProduction テナントを使用します。
Zuora サービスの選択
データクエリとAQuA API の2つのZuora サービスを使用します。デフォルトでは、ZuoraService はAQuADataExport に設定されています。DataQuery
データクエリ機能は、非同期の読み取り専用SQL クエリを実行することで、Zuora テナントからのデータのエクスポートを実現します。 このサービスは、素早く軽量なSQL クエリでの使用を推奨します。制限
- フィルタ適用後の、テーブルごとの入力レコードの最大数: 1,000,000
- 出力レコードの最大数: 100,000
- テナントごとの、実行用に送信される同時クエリの最大数: 5
- テナントごとの、同時クエリの制限に達した後に実行用に送信され、キューに追加されるクエリの最大数: 10
- 1時間単位での、各クエリの最大処理時間: 1
- GB 単位での、各クエリに割り当てられるメモリの最大サイズ: 2
- Index Join を使用する際のインデックスの最大値。言い換えれば、Index Join を使用する際にWHERE 句で使われる一意の値に基づいた、左のテーブルから返されるレコードの最大数: 20.000
AQuADataExport
AQuA API のエクスポートは、すべてのオブジェクト(テーブル)のすべてのレコードをエクスポートするように設計されています。AQuA のクエリジョブには以下の制限があります。制限
- AQuA のジョブ内のクエリが8時間以上実行されている場合、ジョブは自動的に停止されます。
- 停止されたAQuA のジョブは3回再試行可能で、その後失敗として返されます。
Zuora 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, BillingCity FROM Invoices WHERE BillingState = 'CA'""", 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-zuoraedataplot' 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、Zuora 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.Id, y=df.BillingCity, 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='Zuora Invoices 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Zuora のデータ を見てみましょう。
python zuora-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね!
おわりに
Zuora Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Zuora 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。