Cvent のデータをPythonのpandasで可視化する方法｜CData Connect AI

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpandas、Matplotlibを組み合わせ、リアルタイムのCvent のデータを分析・可視化する方法を解説。pandas.read_sqlでSDK接続をそのまま渡せます。

CData Connect AI Python SDKをpandasとMatplotlibに接続すると、パーソナルアクセストークンで認証するだけでリアルタイムのCvent のデータをDataFrameに読み込み、そのままグラフとして可視化できます。SQLAlchemyエンジンの設定やソースごとのドライバーインストールは不要です。

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 と pandas、Matplotlib のモジュールを使えば、Cvent のデータを可視化する Cvent 連携の Python アプリケーションやスクリプトを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、pandas と Matplotlib の組み込み関数を使ってCvent のデータをクエリし、その結果を可視化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も、SQLAlchemy のエンジンを設定する必要もありません。パーソナルアクセストークンで接続して、その接続をそのまま pandas.read_sql に渡すだけです。

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. 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「Cvent」を選択します
    3. データソースの選択
  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:readevent/attendees:writeevent/contacts:read
        event/contacts:writeevent/custom-fields:readevent/custom-fields:write
        event/events:readevent/events:writeevent/sessions:delete
        event/sessions:readevent/sessions:writeevent/speakers:delete
        event/speakers:readevent/speakers:writebudget/budget-items:read
        budget/budget-items:writeexhibitor/exhibitors:readexhibitor/exhibitors:write
        survey/surveys:readsurvey/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。
    接続の設定（Salesforce の例）
  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。 権限の更新

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。 新しい PAT の作成
  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）と Matplotlib をインストールします。

pip install "cdata-connect-ai[full]"
pip install matplotlib

Python で Cvent のデータを可視化する

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 pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import cdata_connect_ai

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

pandas で Cvent をクエリする

pandas の read_sql 関数を使って 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。エンジンは不要で、SDK の接続をそのまま渡すだけです。

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

注意：pandas が、公式にサポートしているのは SQLAlchemy の接続のみであるという UserWarning を出力する場合があります。これは DB-API 接続を直接渡したときに想定される動作です。クエリは正しく実行されるため、この警告は無視して問題ありません。

Cvent のデータを可視化する

クエリ結果を DataFrame に格納したら、plot 関数を使ってチャートを作成します。show メソッドを使うと、チャートが新しいウィンドウに表示されます。

df.plot(kind="bar", x="Id", y="Title")
plt.show()

conn.close()
クエリ結果を表示した Matplotlib のチャート（Salesforce の例）

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を通じて、リアルタイムのCvent のデータを pandas に読み込め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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完全なソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import cdata_connect_ai

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

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

df.plot(kind="bar", x="Id", y="Title")
plt.show()

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