Cvent のデータでDashのWebアプリを作る方法｜CData Connect AI + Python

CData Connect AI の Python SDK（DB-API 2.0準拠）を使うと、pandas と Dash でリアルタイムのCvent のデータを可視化する Web アプリを、個別ドライバー不要で構築できます。接続・モジュールインストール・アプリ構築の3ステップで、約10分で完成します。

Python は豊富なモジュールのエコシステムを備えているため、素早く作業に取りかかり、システムをより効果的に連携できます。CData Connect AI Python SDK、pandas モジュール、そして Dash フレームワークを使えば、Cvent のデータを扱う Cvent 連携の Web アプリケーションを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、pandas と Dash を使ってCvent のデータを可視化するシンプルな Web アプリを構築する方法をご紹介します。

Connect AI Python SDK（cdata-connect-ai）は DB-API 2.0（PEP 249）に準拠したクライアントなので、pandas は SDK の接続オブジェクトから直接クエリ結果を読み取れます。ソースごとにドライバーをインストールする必要はありません。パーソナルアクセストークンで接続して、アプリを構築しましょう。

Python + pandas + Dash でできること

Cvent データの可視化ダッシュボード作成

SQL クエリで取得した Cvent のレコードを pandas の DataFrame に読み込み、Dash のグラフコンポーネントに渡すだけで、業種別の傾向などを視覚的に確認できるダッシュボードを構築できます。

リアルタイムデータの自動更新レポート

Connect AI 経由の接続はパーソナルアクセストークンで認証されるため、スケジュール実行するスクリプトに組み込めば、Cvent の最新データを反映したレポートを定期的に生成できます。

複数データソースとの統合分析

DB-API 2.0 準拠のクライアントなので、同じコードパターンで Cvent 以外のデータソースにも接続でき、pandas 上で結合・集計してから Dash で一元的に可視化できます。

Connect AI で Cvent に接続する方法は？

CData Connect AI では、直感的なクリック操作ベースのインターフェースでデータソースに接続できます。

1. Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 Add Connection をクリックします

2. 「Add Connection」パネルから「Cvent」を選択します

3. Cvent に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   Cvent への認証を行う前に、ワークスペースとOAuth アプリケーションを作成する必要があります。

   ワークスペースの作成

   ワークスペースを作成するには：

   1. Cvent にサインインし、App Switcher（ページ右上の青いボタン） -> Admin に移動します。
   2. Admin メニューから、Integrations -> REST API に移動します。
   3. Developer Management の新しいタブが立ち上がります。新しいタブでManage API Access をクリックします。
   4. Workspace を作成し、名前を付けます。開発者にアクセスさせたいスコープを選択します。スコープは、開発者がアクセスできるデータドメインを制御します。
      • All を選択すると、開発者は任意のスコープ、およびREST API にこれから追加されるスコープを選択できます。
      • Custom を選択すると、開発者がOAuth アプリで選択できるスコープを、選択したスコープに制限できます。CData 製品によって公開されるすべてのテーブルにアクセスするには、次のスコープを設定する必要があります。

        event/attendees:read	event/attendees:write	event/contacts:read
        event/contacts:write	event/custom-fields:read	event/custom-fields:write
        event/events:read	event/events:write	event/sessions:delete
        event/sessions:read	event/sessions:write	event/speakers:delete
        event/speakers:read	event/speakers:write	budget/budget-items:read
        budget/budget-items:write	exhibitor/exhibitors:read	exhibitor/exhibitors:write
        survey/surveys:read	survey/surveys:write

   OAuth アプリケーションの作成

   Workspace を設定して招待すると、開発者はサインアップしてカスタムOAuth アプリを作成できます。手順については、ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成を参照してください。

   Cvent への接続

   OAuth アプリケーションを作成したら、次の接続プロパティを設定してCvent に接続します。

   • InitiateOAuth：GETANDREFRESH。OAuthAccessToken を自動的に取得およびリフレッシュするために使用します。
   • OAuthClientId：OAuth アプリケーションに関連付けられたClient ID。これは、Cvent Developer Portal のApplications page ページにあります。
   • OAuthClientSecret：OAuth アプリケーションに関連付けられたClient secret。これは、Cvent Developer Portal のApplications page ページにあります。
   
4. 「Save & Test」をクリックします
5. 「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する

Python SDK は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使って Connect AI に認証します。アクセスの粒度を保つために、アプリケーションごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして、設定ページを開きます。
2. 設定ページの Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
3. PAT に名前を付けて Create をクリックします。
4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして安全な場所に保管してください。

必要なモジュールをインストールする

pip ユーティリティを使って、SDK（pandas エクストラ付き）、Dash、Plotly をインストールします。

pip install "cdata-connect-ai[full]"
pip install dash
pip install plotly

Python で Cvent のデータの Web アプリを構築する

必要なモジュールをインストールしたら、Web アプリを構築する準備は完了です。以下にコードスニペットを紹介しますが、完全なソースコードは記事の末尾に掲載しています。

まずモジュールをインポートし、アカウントのメールアドレスと PAT で Connect AI に接続して、Cvent のデータを DataFrame に読み込みます。識別子は <Connection>.<Schema>.<Table> という3つの部分で構成されており、接続名はデフォルトでソース名（例：Cvent1）になります。

import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

df = pd.read_sql(
    "SELECT Id, Title "
    "FROM [Cvent1].[Cvent].[Events] "
    "WHERE Virtual = 'true'",
    conn,
)

conn.close()

アプリとレイアウトを設定する

クエリ結果を DataFrame に格納したら、Cvent のデータから棒グラフを作成し、アプリのレイアウトを設定します。

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['Id'], y=df['Title'], name='Id')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='Cvent Events Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

アプリを実行できるようにする

接続、アプリ、レイアウトの設定が完了したら、アプリを実行する準備は整いました。

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

それでは、Python で Web アプリを実行し、ブラウザでCvent のデータを確認してみましょう。

python cvent-dash.py

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を使って、リアルタイムのCvent のデータでインタラクティブな Dash の Web アプリを構築できるようになりました。Cvent（および数百種類のその他のデータソース）への接続について詳しくは、Connect AI のページをご覧ください。

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無料トライアル お問い合わせ

完全なソースコード

import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

df = pd.read_sql(
    "SELECT Id, Title "
    "FROM [Cvent1].[Cvent].[Events] "
    "WHERE Virtual = 'true'",
    conn,
)

conn.close()

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['Id'], y=df['Title'], name='Id')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='Cvent Events Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

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