Tally のデータでDashのWebアプリを作る方法|CData Connect AI + Python
CData Connect AI の Python SDK(DB-API 2.0準拠)を使うと、pandas と Dash でリアルタイムのTally のデータを可視化する Web アプリを、個別ドライバー不要で構築できます。接続・モジュールインストール・アプリ構築の3ステップで、約10分で完成します。
Python は豊富なモジュールのエコシステムを備えているため、素早く作業に取りかかり、システムをより効果的に連携できます。CData Connect AI Python SDK、pandas モジュール、そして Dash フレームワークを使えば、Tally のデータを扱う Tally 連携の Web アプリケーションを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、pandas と Dash を使ってTally のデータを可視化するシンプルな Web アプリを構築する方法をご紹介します。
Connect AI Python SDK(cdata-connect-ai)は DB-API 2.0(PEP 249)に準拠したクライアントなので、pandas は SDK の接続オブジェクトから直接クエリ結果を読み取れます。ソースごとにドライバーをインストールする必要はありません。パーソナルアクセストークンで接続して、アプリを構築しましょう。
Python + pandas + Dash でできること
Tally データの可視化ダッシュボード作成
SQL クエリで取得した Tally のレコードを pandas の DataFrame に読み込み、Dash のグラフコンポーネントに渡すだけで、業種別の傾向などを視覚的に確認できるダッシュボードを構築できます。
リアルタイムデータの自動更新レポート
Connect AI 経由の接続はパーソナルアクセストークンで認証されるため、スケジュール実行するスクリプトに組み込めば、Tally の最新データを反映したレポートを定期的に生成できます。
複数データソースとの統合分析
DB-API 2.0 準拠のクライアントなので、同じコードパターンで Tally 以外のデータソースにも接続でき、pandas 上で結合・集計してから Dash で一元的に可視化できます。
Connect AI で Tally に接続する方法は?
CData Connect AI では、直感的なクリック操作ベースのインターフェースでデータソースに接続できます。
- Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 Add Connection をクリックします
- 「Add Connection」パネルから「Tally」を選択します
-
Tally に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Tally 接続プロパティの取得・設定方法
Tally インスタンスに接続するには、次の接続プロパティを設定します。
- Url:Tally インスタンスのURL に設定。例:http://localhost:9000
- 「Save & Test」をクリックします
- 「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

パーソナルアクセストークン(PAT)を生成する
Python SDK は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン(PAT)を使って Connect AI に認証します。アクセスの粒度を保つために、アプリケーションごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。
- Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン()をクリックして、設定ページを開きます。
- 設定ページの Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
- PAT に名前を付けて Create をクリックします。

- パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして安全な場所に保管してください。
必要なモジュールをインストールする
pip ユーティリティを使って、SDK(pandas エクストラ付き)、Dash、Plotly をインストールします。
pip install "cdata-connect-ai[full]" pip install dash pip install plotly
Python で Tally のデータの Web アプリを構築する
必要なモジュールをインストールしたら、Web アプリを構築する準備は完了です。以下にコードスニペットを紹介しますが、完全なソースコードは記事の末尾に掲載しています。
まずモジュールをインポートし、アカウントのメールアドレスと PAT で Connect AI に接続して、Tally のデータを DataFrame に読み込みます。識別子は <Connection>.<Schema>.<Table> という3つの部分で構成されており、接続名はデフォルトでソース名(例:Tally1)になります。
import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai
conn = cdata_connect_ai.connect(
username="[email protected]",
password="<your_pat>",
)
df = pd.read_sql(
"SELECT Name, Address "
"FROM [Tally1].[Tally].[Company] "
"WHERE CompanyNumber = '1000'",
conn,
)
conn.close()
アプリとレイアウトを設定する
クエリ結果を DataFrame に格納したら、Tally のデータから棒グラフを作成し、アプリのレイアウトを設定します。
app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'
trace = go.Bar(x=df['Name'], y=df['Address'], name='Name')
app.layout = html.Div(
children=[
html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
dcc.Graph(
id='example-graph',
figure={
'data': [trace],
'layout': go.Layout(title='Tally Company Data', barmode='stack'),
},
),
],
className="container",
)
アプリを実行できるようにする
接続、アプリ、レイアウトの設定が完了したら、アプリを実行する準備は整いました。
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
それでは、Python で Web アプリを実行し、ブラウザでTally のデータを確認してみましょう。
python tally-dash.py
関連情報と無料トライアル
これで、CData Connect AI Python SDK を使って、リアルタイムのTally のデータでインタラクティブな Dash の Web アプリを構築できるようになりました。Tally(および数百種類のその他のデータソース)への接続について詳しくは、Connect AI のページをご覧ください。
CData Connect AI の詳細、または無料トライアルにお申し込みください:
完全なソースコード
import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai
conn = cdata_connect_ai.connect(
username="[email protected]",
password="<your_pat>",
)
df = pd.read_sql(
"SELECT Name, Address "
"FROM [Tally1].[Tally].[Company] "
"WHERE CompanyNumber = '1000'",
conn,
)
conn.close()
app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'
trace = go.Bar(x=df['Name'], y=df['Address'], name='Name')
app.layout = html.Div(
children=[
html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
dcc.Graph(
id='example-graph',
figure={
'data': [trace],
'layout': go.Layout(title='Tally Company Data', barmode='stack'),
},
),
],
className="container",
)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)