【徹底解説】Dash を使ってPython からTalkdesk 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 Talkdesk を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでTalkdesk 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、Talkdesk に連携して、Talkdesk 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. Talkdesk 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Talkdesk 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Talkdesk 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.talkdesk 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 Talkdesk Connector からTalkdesk のデータ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("AccountName=myAccount;Region=US;OAuthClientId=myClientId;OAuthClientSecret=myClientSecret;")

Talkdesk では OAuth 2.0 の Client Credentials グラントを使用します。ブラウザでの認可ステップやコールバック URL は必要ありません。

以下の接続プロパティを設定します。

• AccountName：Talkdesk アカウントの名前。
• Region：Talkdesk インスタンスがデプロイされているリージョン。指定できる値は US（デフォルト）、EU、CA、AU、UK、FedRamp です。
• OAuthClientId：カスタム OAuth アプリケーションの登録時に割り当てられた Client Id。
• OAuthClientSecret：カスタム OAuth アプリケーションに割り当てられた Client Secret。

カスタム OAuth アプリケーションの作成

1. Talkdesk アカウントにログインし、ナビゲーションメニューから OAuth Clients を選択します。
2. Create OAuth Client をクリックし、クライアントにわかりやすい名前を付けます。
3. Grant Type を Client Credentials に設定します。
4. Add scopes をクリックし、アクセスしたいデータに応じたスコープを選択します。
5. Create をクリックし、Client Id と Client Secret をコピーします。

接続時、ドライバーは Talkdesk にアクセストークンを自動でリクエストしてキャッシュし、有効期限が切れると更新します。アプリケーションで選択したスコープが、クエリ予定のビューに対応していることを確認してください。対応していない場合、トークンのリクエストが失敗することがあります。

Talkdesk 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 Id, Name FROM Users WHERE Active = '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-talkdeskedataplot'

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、Talkdesk 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.Id, y=df.Name, name='Id')

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='Talkdesk Users 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Talkdesk のデータ を見てみましょう。

python talkdesk-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

Talkdesk Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Talkdesk 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.talkdesk as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("AccountName=myAccount;Region=US;OAuthClientId=myClientId;OAuthClientSecret=myClientSecret;")

df = pd.read_sql("SELECT Id, Name FROM Users WHERE Active = 'true'", cnxn)
app_name = 'dash-talkdeskdataplot'

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.Id, y=df.Name, name='Id')

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='Talkdesk Users Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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