Python で pandas を使って CloudConvert データを可視化する方法
Python の豊富なエコシステムを活用することで、作業を迅速に開始し、システム間の連携をより効果的に行うことができます。CData API Driver for Python、pandas および Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットを組み合わせることで、CloudConvert に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、CloudConvert のデータを可視化できます。この記事では、pandas、SQLAlchemy、Matplotlib の組み込み関数を使用して CloudConvert のデータに接続し、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。
CData Python Connector は、組み込みの最適化されたデータ処理機能により、Python での CloudConvert のデータへのリアルタイムアクセスにおいて比類のないパフォーマンスを提供します。CloudConvert に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を CloudConvert に直接プッシュし、サポートされていない操作(多くの場合、SQL 関数や JOIN 操作)は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。
CloudConvert のデータへの接続
CloudConvert のデータへの接続は、他のリレーショナルデータソースへの接続と同様です。必要な接続プロパティを使用して接続文字列を作成します。この記事では、接続文字列を create_engine 関数のパラメータとして渡します。
CloudConvert は API キー認証を使用します。CloudConvert の API キーは、Bearer トークンとしてリクエストの認証に使われます。キーは https://cloudconvert.com/dashboard/api/v2/keys で生成または確認できます。
API キー認証の設定
以下の接続プロパティを設定して接続を確立してください:
- AuthScheme:APIKey に設定します。
- APIKey:CloudConvert の API キーに設定します。
接続文字列の例:
Profile=C:\profiles\CloudConvert.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_api_key";
以下の手順に従って、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトを介して CloudConvert にアクセスしてみましょう。
必要なモジュールのインストール
pip ユーティリティを使用して、pandas、Matplotlib モジュール、および SQLAlchemy ツールキットをインストールします。
pip install pandas pip install matplotlib pip install sqlalchemy
以下のようにモジュールをインポートしてください。
import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engine
Python で CloudConvert のデータを可視化する
接続文字列を使用して接続できます。create_engine 関数を使用して、CloudConvert のデータを操作するための Engine を作成します。
engine = create_engine("api:///?Profile=C:\profiles\CloudConvert.apip&AuthScheme=APIKey&ProfileSettings="APIKey=your_api_key"")
CloudConvert への SQL の実行
pandas の read_sql 関数を使用して、SQL ステートメントを実行し、結果セットを DataFrame に格納します。
df = pandas.read_sql("SELECT , FROM Jobs WHERE = ''", engine)
CloudConvert のデータの可視化
クエリ結果が DataFrame に格納されたら、plot 関数を使用して CloudConvert のデータを表示するグラフを作成します。show メソッドで、グラフを新しいウィンドウに表示します。
df.plot(kind="bar", x="", y="") plt.show()
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完全なソースコード
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin
engine = create_engine("api:///?Profile=C:\profiles\CloudConvert.apip&AuthScheme=APIKey&ProfileSettings="APIKey=your_api_key"")
df = pandas.read_sql("SELECT , FROM Jobs WHERE = ''", engine)
df.plot(kind="bar", x="", y="")
plt.show()