【徹底解説】Dash を使ってPython からSage X3 Cloud 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 SageX3Cloud を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでSage X3 Cloud 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、Sage X3 Cloud に連携して、Sage X3 Cloud 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。
- Sage X3 Cloud 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
- Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにSage X3 Cloud のデータを連携
- 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Sage X3 Cloud 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.sagex3cloud 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 Sage X3 Cloud Connector からSage X3 Cloud のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("AuthScheme=OAuth;URL=https://x3server/;OAuthAccessTokenUrl=https://auth-domain/oauth/token;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;Audience=https://api-audience;XAPIKey=your_api_key;Folder=SEED;")
Sage X3 Cloud では OAuth 2.0 の Client Credentials フローを使用し、API へのアクセスには X-API-Key も必要です。AuthScheme を OAuth に設定し、以下の接続プロパティを指定します。
- URL:Sage X3 Cloud インスタンスのベース URL。
- OAuthAccessTokenUrl:OAuth トークンエンドポイント(例:https://your-auth-domain/oauth/token)。
- OAuthClientId:OAuth アプリケーションのクライアント ID。
- OAuthClientSecret:OAuth アプリケーションのクライアントシークレット。
- Audience:トークンリクエストで使用する API の Audience 値。
- XAPIKey:Sage X3 Cloud の管理者から提供された X-API-Key。
- Folder:Sage X3 のフォルダ名(例:SEED)。このフォルダがデフォルトのスキーマとして使用されます。
- Folders(オプション):Sage X3 フォルダのカンマ区切りリスト(例:SEED,PERF)。各フォルダが個別のスキーマとして公開されるため、Schema.Table 構文でフォルダをまたいだクエリを実行できます。
ドライバーは Client Credentials フローでアクセストークンを取得し、すべての API リクエストで X-API-Key とあわせて送信します。InitiateOAuth を GETANDREFRESH(デフォルト)に設定しておけば、トークンの取得と更新は自動で行われます。
Sage X3 Cloud 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 BPCNUM, BPCNAM FROM BPCUSTOMER WHERE BPCNUM = 'MARTIN'""", 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-sagex3cloudedataplot' 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、Sage X3 Cloud 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.BPCNUM, y=df.BPCNAM, name='BPCNUM')
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='Sage X3 Cloud BPCUSTOMER 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Sage X3 Cloud のデータ を見てみましょう。
python sagex3cloud-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
おわりに
Sage X3 Cloud Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Sage X3 Cloud 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。