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

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\BrowseAI.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings='APIKey=your_user_id:your_api_key';")

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

BrowseAI API プロファイル設定

BrowseAI は、ロボットをトレーニングして Web サイトからデータを抽出・監視できる Web スクレイピング・自動化プラットフォームです。認証には API キーを使用し、Authorization ヘッダーで Bearer トークンとして送信されます。

BrowseAI の API キーは {userId}:{apiKey} という形式で、コロンで区切られた2つの UUID で構成されています。BrowseAI ダッシュボードでは、この文字列全体が1つの値として提供されます。

API キーは以下の手順で取得できます。

1. https://app.browse.ai で BrowseAI アカウントにログインします。
2. ダッシュボードの「Settings」に移動します。
3. 「API」セクションを探します。
4. 表示された API キーの文字列全体をコピーします（形式：userId:apiKey）。

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。

ProfileSettings 接続プロパティには、以下を設定します。

• APIKey：BrowseAI の API キーに設定します（形式：userId:apiKey）。

Browse AI 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, Status FROM RobotTasks WHERE RobotId = 'your-robot-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、Browse AI 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.Status, 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='Browse AI RobotTasks 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Browse AI 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

Browse AI Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Browse AI 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\BrowseAI.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings='APIKey=your_user_id:your_api_key';")

df = pd.read_sql("SELECT Id, Status FROM RobotTasks WHERE RobotId = 'your-robot-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.Status, 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='Browse AI RobotTasks Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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