【徹底解説】Dash を使ってPython からAha のデータに連携するアプリを簡単に開発

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 API を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでAha 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、Aha に連携して、Aha 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. Aha 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Aha 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Aha 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.api 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 Aha Connector からAha のデータ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\aha.apip;ProfileSettings='Domain=acmeinc';Authscheme=OAuth;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;")

まず、Profile 接続プロパティをディスク上のAha! プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\aha.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティをAha! の接続文字列に設定します（以下を参照）。

Aha! API プロファイル設定

Aha! API はOAuth ベースの認証を使用します。

まず、Aha! でOAuth アプリを登録する必要があります。これはAha! アカウントの「Settings」>「Personal」>「Developer」>「OAuth Applications」から行えます。また、Aha アカウントのドメイン名にあるDomain を設定します。例えば、Aha アカウントがacmeinc.aha.io の場合、Domain は「acmeinc」となります。

以下の項目を接続文字列に設定すると、接続できるようになります。

• AuthScheme：OAuth に設定します。
• InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使用して、OAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。
• OAuthClientId：アプリ設定で指定されたclient_id に設定します。
• OAuthClientSecret：アプリ設定で指定されたclient_secret に設定します。
• CallbackURL：アプリ設定で指定したRedirect URI に設定します。
• Domain：ProfileSettings でAha ドメインに設定します。

Aha 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 Ideas WHERE AssignedToUserId = 'my_user_id'""", 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-apiedataplot'

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、Aha 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.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='Aha Ideas 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Aha のデータ を見てみましょう。

python api-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

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

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\aha.apip;ProfileSettings='Domain=acmeinc';Authscheme=OAuth;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;")

df = pd.read_sql("SELECT Id, Name FROM Ideas WHERE AssignedToUserId = 'my_user_id'", cnxn)
app_name = 'dash-apidataplot'

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='Aha Ideas Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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