Python で pandas を使って Linear データを可視化する方法

Python の豊富なエコシステムを活用することで、作業を迅速に開始し、システム間の連携をより効果的に行うことができます。CData Python Connector for Linear、pandas および Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットを組み合わせることで、Linear に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Linear のデータを可視化できます。この記事では、pandas、SQLAlchemy、Matplotlib の組み込み関数を使用して Linear のデータに接続し、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。

CData Python Connector は、組み込みの最適化されたデータ処理機能により、Python での Linear のデータへのリアルタイムアクセスにおいて比類のないパフォーマンスを提供します。Linear に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を Linear に直接プッシュし、サポートされていない操作（多くの場合、SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。

Linear のデータへの接続

Linear のデータへの接続は、他のリレーショナルデータソースへの接続と同様です。必要な接続プロパティを使用して接続文字列を作成します。この記事では、接続文字列を create_engine 関数のパラメータとして渡します。

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。

以下の手順に従って、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトを介して Linear にアクセスしてみましょう。

必要なモジュールのインストール

pip ユーティリティを使用して、pandas、Matplotlib モジュール、および SQLAlchemy ツールキットをインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートしてください。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python で Linear のデータを可視化する

接続文字列を使用して接続できます。create_engine 関数を使用して、Linear のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("linear:///?AuthScheme=APIKey&APIKey=myAPIKey")

Linear への SQL の実行

pandas の read_sql 関数を使用して、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。

df = pandas.read_sql("SELECT id, name FROM Team WHERE key = 'ENG'", engine)

Linear のデータの可視化

クエリ結果が DataFrame に格納されたら、plot 関数を使用して Linear のデータを表示するグラフを作成します。show メソッドで、グラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="id", y="name")
plt.show()

無料トライアル & 詳細情報

CData Python Connector for Linear の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Linear のデータに接続する Python アプリケーションやスクリプトの構築を始めましょう。ご質問がありましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

完全なソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("linear:///?AuthScheme=APIKey&APIKey=myAPIKey")
df = pandas.read_sql("SELECT id, name FROM Team WHERE key = 'ENG'", engine)

df.plot(kind="bar", x="id", y="name")
plt.show()