【徹底解説】Dash を使ってPython からConstantContact 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ConstantContact 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、ConstantContact に連携して、ConstantContact 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。
- ConstantContact 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ConstantContact 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ConstantContact 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 ConstantContact Connector からConstantContact のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\ConstantContact.apip;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ConstantContact プロファイルの場所に設定します(例:C:\profiles\ConstantContact.apip)。次に、ProfileSettings 接続プロパティをプロファイルの接続文字列に設定します(以下を参照)。
ConstantContact API プロファイル設定
ConstantContact はOAuth ベースの認証を使用します。
まず、ConstantContact でOAuth アプリケーションを登録します。ConstantContact API ガイド(https://v3.developer.constantcontact.com/api_guide/index.html)の「MyApplications」>「New Application」から登録できます。OAuth アプリケーションにはclient id(API キー)が割り当てられ、client secret(シークレット)を生成できます。
以下の接続プロパティを設定すると、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。
ConstantContact 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, EmailAddress FROM Contacts WHERE CompanyName = 'Acme, Inc.'""", 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、ConstantContact 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.EmailAddress, 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='ConstantContact Contacts 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ConstantContact 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
ConstantContact Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、ConstantContact 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。