OData ServicesをPythonのpandasで可視化する方法｜CData Connect AI

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OData services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OData services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、OData servicesを可視化する OData 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OData services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。

OData データ連携について

CData は、OData サービスのライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています：

OData バージョン 2.0、3.0、4.0 にアクセスでき、レガシーサービスと最新の機能・性能の両方に対応できます。
$filter、$select、$expand などの高度なクエリオプションを活用し、サードパーティツールからのデータ取得を強化できます。
サーバーサイドでの集計とグループ化の実行により、データ転送を最小化し、パフォーマンスを向上させます。
Azure AD、ダイジェスト、ネゴシエート、NTLM、OAuth など、さまざまなスキームを使用して安全に認証でき、すべての接続でセキュアな認証を実現します。
SQL ストアドプロシージャを使用して、OData サービスエンティティを管理できます。エンティティ間の関連付けの一覧表示、作成、削除などが可能です。

お客様は、Power BI、MicroStrategy、Tableau などのお気に入りのツールと OData サービスを定期的に統合し、OData サービスからデータベースやデータウェアハウスにデータをレプリケートするために CData のソリューションを使用しています。

はじめに

Connect AI で OData 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。

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

「Add Connection」パネルから「OData」を選択します

OData に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

OData への接続

OData に接続するには、Url を有効なOData サービスルートURI に設定する必要があります。 OData サービスにルートドキュメントがない場合、テーブルとして公開したい特定のエンティティをFeedURL に指定してください。

OData への認証

OData は、以下を経由する認証をサポートします。

HTTP
Kerberos
SharePoint Online
OAuth
Azure AD

HTTP 認証スキーム

HTTP で認証する場合は、次の表に従ってAuthScheme を設定します。

Scheme	AuthScheme	その他の設定
None	None	認証を必要としない場合に使用。
Basic	Basic	User、Password
NTLM	NTLM	User、Password
Digest（サポートされている場合）	Digest	User、Password

その他の認証方法の詳細は、ヘルプドキュメントの「接続の確立」セクションを参照してください。

「Save & Test」をクリックします
「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

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。

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。
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。
PAT に名前を付けて Create をクリックします。
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 OData Services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：OData1）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 OData 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 OrderName, Freight "
    "FROM [OData1].[OData].[Orders] "
    "WHERE ShipCity = 'New York'",
    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。

OData Services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="OrderName", y="Freight")
plt.show()

conn.close()

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