【徹底解説】Dash を使ってPython からAlchemy 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Alchemy 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、Alchemy に連携して、Alchemy 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. Alchemy 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Alchemy 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Alchemy 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 Alchemy Connector からAlchemy のデータ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Alchemy.apip;AuthScheme=APIKey;Network=eth-mainnet;ProfileSettings='APIKey=your_api_key';")

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

Alchemy API プロファイル設定

Alchemy では API キー認証を使用します。API キーはリクエスト URL のパスに含めて送信されます。API キーは以下の手順で取得できます。

1. https://dashboard.alchemy.com で Alchemy アカウントにサインインします。
2. 既存のアプリを開くか、新しいアプリを作成します。
3. 「API Key」ダイアログから、アプリの API キーをコピーします。

API キーを取得したら、以下の接続プロパティを設定します。

• AuthScheme：APIKey に設定します。
• Network：（オプション）NFT API リクエストの対象となるブロックチェーンネットワークのスラッグです（例：eth-mainnet、base-mainnet、polygon-mainnet）。デフォルトは eth-mainnet です。

ProfileSettings 接続プロパティには、以下を設定します。

• APIKey：Alchemy アプリの API キーに設定します。

Alchemy 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 Address, Name FROM ContractsForOwner WHERE Owner = '0xd8dA6BF26964aF9D7eEd9e03E53415D37aA96045'""", 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、Alchemy 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.Address, y=df.Name, name='Address')

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='Alchemy ContractsForOwner 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Alchemy 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

Alchemy Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Alchemy 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\Alchemy.apip;AuthScheme=APIKey;Network=eth-mainnet;ProfileSettings='APIKey=your_api_key';")

df = pd.read_sql("SELECT Address, Name FROM ContractsForOwner WHERE Owner = '0xd8dA6BF26964aF9D7eEd9e03E53415D37aA96045'", 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.Address, y=df.Name, name='Address')

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='Alchemy ContractsForOwner Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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