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

cnxn = mod.connect("AuthScheme=APIKey;APIKey=myAPIKey;")

Linear への認証には、個人用 API キーまたは OAuth 2.0 を使用できます。ご自身の Linear アカウントで接続する場合は、API キーを使うのが最も手軽です。

API キーによる認証

以下の接続プロパティを設定します。

• AuthScheme：APIKey に設定します。
• APIKey：Linear の個人用 API キー。

個人用 API キーを作成するには、Linear にログインして Settings > Security & access > Personal API keys を開き、New API key を選択して作成します。キーは一度しか表示されないため、すぐにコピーしておきましょう。

OAuth による認証

OAuth を使用するには、Linear にカスタム OAuth アプリケーションを登録する必要があります（Settings > API > OAuth applications）。登録すると OAuthClientId と OAuthClientSecret が発行されます。対応しているフローは以下の 2 つです。

• Authorization code：AuthScheme を OAuth、InitiateOAuth を GETANDREFRESH に設定し、OAuthClientId、OAuthClientSecret、およびアプリケーションで定義した CallbackURL（例：http://localhost:33333）を指定します。ドライバーがブラウザで Linear を開くので、アクセスを許可してください。
• Client credentials：AuthScheme を OAuthClient に設定し、OAuthClientId と OAuthClientSecret を指定します。アプリケーション自体を認証するためブラウザ操作は不要で、マシン間（M2M）連携に適しています。

デフォルトでは、ドライバーは read,write スコープをリクエストします。アクセストークンは有効期限が切れると自動で更新されます。

Linear 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, name FROM Team WHERE key = 'ENG'""", 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-linearedataplot'

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、Linear 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.name, 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='Linear Team 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Linear のデータ を見てみましょう。

python linear-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

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

cnxn = mod.connect("AuthScheme=APIKey;APIKey=myAPIKey;")

df = pd.read_sql("SELECT id, name FROM Team WHERE key = 'ENG'", cnxn)
app_name = 'dash-lineardataplot'

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.id, y=df.name, 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='Linear Team Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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