【徹底解説】Dash を使ってPython からLakebase 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 Lakebase を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでLakebase 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、Lakebase に連携して、Lakebase 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. Lakebase 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Lakebase 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Lakebase 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.lakebase 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 Lakebase Connector からLakebase のデータ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("DatabricksInstance=lakebase;Server=127.0.0.1;Port=5432;Database=my_database;")

Databricks Lakebase に接続するには、以下のプロパティを設定します。

• DatabricksInstance: Databricks インスタンスまたはサーバーホスト名を指定します。形式は instance-abcdef12-3456-7890-abcd-abcdef123456.database.cloud.databricks.com です。
• Server: Lakebase データベースをホストするサーバーのホスト名または IP アドレスを指定します。
• Port（オプション）: Lakebase データベースをホストするサーバーのポート番号を指定します。デフォルトは 5432 です。
• Database（オプション）: Lakebase サーバーへの認証後に接続するデータベースを指定します。デフォルトでは認証ユーザーのデフォルトデータベースに接続します。

OAuth クライアント認証

OAuth クライアント資格情報を使用して認証するには、サービスプリンシパルで OAuth クライアントを構成します。手順の概要は以下のとおりです。

1. 新しいサービスプリンシパルを作成・構成する
2. サービスプリンシパルに権限を割り当てる
3. サービスプリンシパル用の OAuth シークレットを作成する

詳細については、ヘルプドキュメントの「Setting Up OAuthClient Authentication」セクションをご参照ください。

OAuth PKCE 認証

PKCE（Proof Key for Code Exchange）を使用した OAuth code タイプで認証するには、以下のプロパティを設定します。

• AuthScheme: OAuthPKCE を指定します。
• User: 認証ユーザーのユーザー ID を指定します。

詳細については、ヘルプドキュメントをご参照ください。

Lakebase 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 ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", 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-lakebaseedataplot'

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、Lakebase 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.ShipName, y=df.ShipCity, name='ShipName')

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='Lakebase Orders 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Lakebase のデータ を見てみましょう。

python lakebase-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

Lakebase Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Lakebase 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.lakebase as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("DatabricksInstance=lakebase;Server=127.0.0.1;Port=5432;Database=my_database;")

df = pd.read_sql("SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'", cnxn)
app_name = 'dash-lakebasedataplot'

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.ShipName, y=df.ShipCity, name='ShipName')

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='Lakebase Orders Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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