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

Sentry のデータへの接続

Sentry 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

Sentry はトークンベースの認証を使用します。Auth Token を取得するには、以下のステップで進めます：

  1. https://sentry.io で Sentry アカウントにログインします
  2. Settings > Auth Tokens に移動します
  3. 「Create New Token」をクリックします
  4. 必要なスコープを選択して「Create Token」をクリックします
  5. 生成されたトークンをコピーします（一度しか表示されません）

Auth Token を取得したら、以下の接続プロパティを設定します：

  • AuthScheme：APIKey に設定します。
ProfileSettings 接続プロパティには以下を設定します：
  • APIKey：Sentry の Auth Token に設定します。
  • OrganizationId：Sentry の組織スラッグまたは ID に設定します。

接続文字列の例

Profile=C:\profiles\Sentry.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_auth_token;OrganizationId=your_org_slug";

Sentry への接続

認証を設定すると、Sentry に接続して、Organizations、Projects、Issues、Events 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 Sentry 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 Sentry 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、Sentry 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\Sentry.apip&AuthScheme=APIKey&ProfileSettings="APIKey=your_auth_token&OrganizationId=your_org_slug"")

Sentry 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 UserOrganizations WHERE  = ''", engine)

Sentry 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 Sentry 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\Sentry.apip&AuthScheme=APIKey&ProfileSettings="APIKey=your_auth_token&OrganizationId=your_org_slug"")
df = pandas.read_sql("SELECT ,  FROM UserOrganizations WHERE  = ''", engine)

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

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