【徹底解説】Dash を使ってPython からRootly のデータに連携するアプリを簡単に開発

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
Rootly × Python連携を簡単に。pandas・DashとCData Python ConnectorでPythonのデータ連携を簡単に実現、データ可視化アプリが短時間で完成。



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Rootly 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、Rootly に連携して、Rootly 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. Rootly 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Rootly 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Rootly 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 Rootly Connector からRootly のデータ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("Profile=Rootly.apip;Authscheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_apikey";")

API キー認証の設定

API キーで認証するには、Rootly のアカウント設定から API キーを取得する必要があります。

API キーを取得するには、以下のステップで進めます:

  1. Rootly アカウントにログインします
  2. Settings > API & Integrations に移動します
  3. 「API Tokens」をクリックします
  4. 生成されたトークンをコピーします

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:Rootly の API トークンに設定します。

接続文字列の例

Profile=Rootly.apip;Authscheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_apikey";

Rootly 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 Incidents WHERE Status = 'started'""", 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、Rootly 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='Rootly Incidents 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Rootly のデータ を見てみましょう。

python api-dash.py
Dash のウェブアプリでRootly のデータ を表示

ちゃんとデータが表示できてますね!

おわりに

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

df = pd.read_sql("SELECT ,  FROM Incidents WHERE Status = 'started'", 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='Rootly Incidents Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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

はじめる準備はできましたか?

API Driver で Rootly のライブデータに接続

Rootly に接続