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

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
pandas などのモジュールを使って Python で MailerSend のデータをリアルタイムに分析・可視化する方法を紹介します。



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 API Driver for Python、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、MailerSend に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、MailerSend 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 MailerSend 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 MailerSend 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。MailerSend 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 MailerSend 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。

MailerSend のデータへの接続

MailerSend 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。

MailerSend API は、Authorization リクエストヘッダー内の Bearer トークンを介した API キー認証を使用します。

API キー認証の設定

接続を作成するには、MailerSend の API トークンが必要です。API トークンを取得するには、以下のステップで進めます：

  1. app.mailersend.com で MailerSend アカウントにログインします。
  2. アカウントダッシュボードの Settings > API Tokens に移動します。
  3. Generate new token をクリックし、名前を入力して適切な権限を選択します。
  4. 生成された API トークンをコピーします。

API トークンを取得したら、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：MailerSend の API トークンに設定します。

接続文字列の例：

Profile=C:\profiles\Mailersend.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings='APIKey=your_api_token';

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 MailerSend 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 MailerSend 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、MailerSend のデータを操作するための Engine を作成します。 

engine = create_engine("api:///?Profile=C:\profiles\Mailersend.apip&AuthScheme=APIKey&ProfileSettings='APIKey=your_api_token'")

MailerSend 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 ,  FROM Activity WHERE DomainId = 'domain123'", engine)

MailerSend 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 MailerSend 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="", y="")
plt.show()

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完全なソースコード

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

engine = create_engine("api:///?Profile=C:\profiles\Mailersend.apip&AuthScheme=APIKey&ProfileSettings='APIKey=your_api_token'")
df = pandas.read_sql("SELECT ,  FROM Activity WHERE DomainId = 'domain123'", engine)

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

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API Driver で MailerSend のライブデータに接続

MailerSend に接続

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