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

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Perigon.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_api_key"")

API キー認証の設定

Perigon API を利用するには、Perigon アカウントから API キーを取得する必要があります。Perigon ダッシュボードに移動して、アカウント設定から API キーを生成してください。

以下の接続プロパティを設定して接続を確立してください：

• AuthScheme：APIKey に設定します。
• APIKey：Perigon の API キーに設定します。

接続文字列の例：

Profile=C:\profiles\Perigon.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_api_key"

利用可能なテーブル

Perigon プロファイルでは、以下のテーブルにアクセスできます：

• Articles - Perigon ニュースインテリジェンス API から取得したニュース記事
• Headlines - 関連するヘッドライン記事をまとめたストーリークラスター
• Sources - Perigon ニュースインテリジェンス API が追跡するニュースソース
• Journalists - Perigon ニュースインテリジェンス API が追跡するジャーナリストのプロフィール

Perigon 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 ,  FROM Articles WHERE  = ''""", 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-apiedataplot'

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、Perigon 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., y=df., name='')

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='Perigon Articles 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Perigon のデータ を見てみましょう。

python api-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

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

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Perigon.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_api_key"")

df = pd.read_sql("SELECT ,  FROM Articles WHERE  = ''", cnxn)
app_name = 'dash-apidataplot'

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

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='Perigon Articles Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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