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

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\StackExchange.apip;ProfileSettings='APIKey=your_api_key;Site=stackoverflow';")

まず、Profile 接続プロパティをディスク上の Stack Exchange プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\StackExchange.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティを Stack Exchange の接続文字列に設定します（以下を参照）。

Stack Exchange API プロファイル設定

StackApps でアプリケーションを登録して、API キーを取得します。Site プロパティでは、クエリ対象の Stack Exchange サイトを指定します（例：stackoverflow）。

Stack Exchange 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 AnswerId, CreationDate FROM Answers WHERE IsAccepted = 'true'""", 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、Stack Exchange 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.AnswerId, y=df.CreationDate, name='AnswerId')

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='Stack Exchange Answers 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Stack Exchange 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

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

df = pd.read_sql("SELECT AnswerId, CreationDate FROM Answers WHERE IsAccepted = 'true'", 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.AnswerId, y=df.CreationDate, name='AnswerId')

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='Stack Exchange Answers Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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