【徹底解説】Dash を使ってPython からPrintify 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Printify 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、Printify に連携して、Printify 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. Printify 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Printify 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Printify 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 Printify Connector からPrintify のデータ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Printify.apip;ProfileSettings='APIKey=your_personal_token';")

まず、Profile 接続プロパティにPrintify プロファイルのディスク上の場所を設定します（例：C:\profiles\Profile.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティにPrintify の接続文字列を設定します（以下を参照）。

Printify API プロファイル設定

Printify に認証するには、API Key を提供する必要があります。API Key を取得するには、My Profile に移動し、次にConnections に移動します。Connections セクションで、Personal Access Token（API Key）を生成し、Token Access Scopes を設定できます。Personal Access Token の有効期限は1年間です。有効期限が切れたPersonal Access Token は、同じ手順で再生成できます。ProfileSettings プロパティにPersonal Access Token をAPI Key として設定して接続します。

Printify 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 Id, ShippingMethod FROM Tags WHERE Status = 'pending'""", 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、Printify 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.Id, y=df.ShippingMethod, name='Id')

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='Printify Tags 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Printify 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

Printify Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Printify 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\Printify.apip;ProfileSettings='APIKey=your_personal_token';")

df = pd.read_sql("SELECT Id, ShippingMethod FROM Tags WHERE Status = 'pending'", 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.Id, y=df.ShippingMethod, name='Id')

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='Printify Tags Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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