Python で pandas を使って Postmark 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 Postmark 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、Postmark に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Postmark 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 Postmark 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 Postmark 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。Postmark 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 Postmark 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。

Postmark のデータへの接続

Postmark 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。

API キー認証の設定

Postmark は、リクエストの認証にサーバー API トークンを使用します。各 Postmark サーバーは独自の API トークンを持ち、そのサーバーに関連付けられたメッセージ、バウンス、テンプレート、統計情報へのアクセスを制御します。

Server API Token を取得するには、Postmark アカウントにログインし、接続したいサーバーに移動します。サーバー設定の API Tokens に移動して、Server API token というラベルのトークンをコピーしてください。

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：Postmark の Server API Token に設定します。この値は、すべてのリクエストで X-Postmark-Server-Token ヘッダーとして送信されます。

接続文字列の例：

Profile=C:\profiles\Postmark.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your-server-api-token"

Postmark への接続

認証を設定すると、Postmark に接続して、OutboundMessages、Bounces、Templates などの利用可能なテーブルからデータをクエリできます。

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 Postmark 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 Postmark 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、Postmark 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\Postmark.apip&AuthScheme=APIKey&ProfileSettings="APIKey=your-server-api-token"")

Postmark 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 Bounces WHERE  = ''", engine)

Postmark 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 Postmark 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\Postmark.apip&AuthScheme=APIKey&ProfileSettings="APIKey=your-server-api-token"")
df = pandas.read_sql("SELECT ,  FROM Bounces WHERE  = ''", engine)

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

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Postmark に接続

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