Reckon Accounts Hosted のデータでDashのWebアプリを作る方法｜CData Connect AI + Python

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpandasを使い、リアルタイムのReckon Accounts Hosted のデータをDashのWebアプリで可視化する方法を解説。コーディングなしの接続設定からグラフ表示まで実現します。

CData Connect AI の Python SDK（DB-API 2.0準拠）を使うと、pandas と Dash でリアルタイムのReckon Accounts Hosted のデータを可視化する Web アプリを、個別ドライバー不要で構築できます。接続・モジュールインストール・アプリ構築の3ステップで、約10分で完成します。

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、pandas モジュール、そして Dash フレームワークを使えば、Reckon Accounts Hosted のデータを扱う Reckon Accounts Hosted 連携の Web アプリケーションを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、pandas と Dash を使ってReckon Accounts Hosted のデータを可視化するシンプルな Web アプリを構築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はありません。パーソナルアクセストークンで接続して、アプリを構築しましょう。

Python + pandas + Dash でできること

Reckon Accounts Hosted データの可視化ダッシュボード作成

SQL クエリで取得した Reckon Accounts Hosted のレコードを pandas の DataFrame に読み込み、Dash のグラフコンポーネントに渡すだけで、業種別の傾向などを視覚的に確認できるダッシュボードを構築できます。

リアルタイムデータの自動更新レポート

Connect AI 経由の接続はパーソナルアクセストークンで認証されるため、スケジュール実行するスクリプトに組み込めば、Reckon Accounts Hosted の最新データを反映したレポートを定期的に生成できます。

複数データソースとの統合分析

DB-API 2.0 準拠のクライアントなので、同じコードパターンで Reckon Accounts Hosted 以外のデータソースにも接続でき、pandas 上で結合・集計してから Dash で一元的に可視化できます。

Connect AI で Reckon Accounts Hosted 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。

  1. 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
    2. 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「Reckon Accounts Hosted」を選択します
    3. データソースの選択
  3. Reckon Accounts Hosted に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    CData 製品 はOAuth 経由でReckon Accounts Hosted にリクエストを作成します。次の接続プロパティを指定します。

    • User： 必須。企業ファイルのユーザー名。
    • Password： 必須。企業ファイルのパスワード。
    • CompanyFile: 必須。企業ファイルへのパス。
    • InitiateOAuth：アクセストークンの処理をドライバーに任せる場合はGETANDREFRESH に設定。
    • CountryVersion：デフォルトは、2021.R2.AU です。

    カスタムOAuth アプリケーションを作成し、以下の追加の接続プロパティを指定することもできます。

    • SubscriptionKey：Azure Platform 上のReckon Portal から取得したAPI キー。
    • OAuthClientId：アプリケーション設定のクライアントID に設定。
    • OAuthClientSecret：アプリケーション設定のクライアントシークレットに設定。
    • CallbackURL：カスタムOAuth アプリのリダイレクトURI。

    CData は、OAuth デスクトップ認証を簡略化する埋め込みOAuth アプリケーションを提供します。ほかのOAuth 認証方法（Web、ヘッドレスなど）、カスタムOAuth アプリケーションの作成、その理由などについては、ヘルプドキュメントを参照してください。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリックします
  5. 「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。 権限の更新

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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. PAT に名前を付けて Create をクリックします。 新しい PAT の作成
  4. 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）、Dash、Plotly をインストールします。

pip install "cdata-connect-ai[full]"
pip install dash
pip install plotly

Python で Reckon Accounts Hosted のデータの Web アプリを構築する

必要なモジュールをインストールしたら、Web アプリを構築する準備は完了です。以下にコードスニペットを紹介しますが、完全なソースコードは記事の末尾に掲載しています。

まず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 に接続して、Reckon Accounts Hosted のデータを DataFrame に読み込みます。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：ReckonAccountsHosted1）になります。

import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

df = pd.read_sql(
    "SELECT Name, Balance "
    "FROM [ReckonAccountsHosted1].[ReckonAccountsHosted].[Accounts] "
    "WHERE IsActive = 'true'",
    conn,
)

conn.close()

アプリとレイアウトを設定する

クエリ結果を DataFrame に格納したら、Reckon Accounts Hosted のデータから棒グラフを作成し、アプリのレイアウトを設定します。

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['Name'], y=df['Balance'], name='Name')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='Reckon Accounts Hosted Accounts Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

アプリを実行できるようにする

接続、アプリ、レイアウトの設定が完了したら、アプリを実行する準備は整いました。

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

それでは、Python で Web アプリを実行し、ブラウザでReckon Accounts Hosted のデータを確認してみましょう。

python reckonaccountshosted-dash.py
ブラウザで動作する Dash の Web アプリ（Salesforce の例）

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を使って、リアルタイムのReckon Accounts Hosted のデータでインタラクティブな Dash の Web アプリを構築できるようになりました。Reckon Accounts Hosted（および数百種類のその他のデータソース）への接続について詳しくは、Connect AI のページをご覧ください。

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完全なソースコード

import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

df = pd.read_sql(
    "SELECT Name, Balance "
    "FROM [ReckonAccountsHosted1].[ReckonAccountsHosted].[Accounts] "
    "WHERE IsActive = 'true'",
    conn,
)

conn.close()

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['Name'], y=df['Balance'], name='Name')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='Reckon Accounts Hosted Accounts Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

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

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