【徹底解説】Dash を使ってPython からTanda のデータに連携するアプリを簡単に開発

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
Tanda × Python連携を簡単に。pandas・DashとCData Python ConnectorでPythonのデータ連携を簡単に実現、データ可視化アプリが短時間で完成。



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Tanda 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、Tanda に連携して、Tanda 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. Tanda 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Tanda 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Tanda 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 Tanda Connector からTanda のデータ との接続を確立します。 

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Tanda.apip;Authscheme=OAuth;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;")

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

Tanda API プロファイル設定

Tanda のアプリケーションページで New App をクリックし、アプリ名とリダイレクト URI を入力して OAuth アプリケーションを登録します。

Tanda 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 ShiftId, UserId FROM ActiveShifts WHERE Status = 'clocked_in'""", 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、Tanda 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.ShiftId, y=df.UserId, name='ShiftId')

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='Tanda ActiveShifts 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Tanda のデータ を見てみましょう。 

python api-dash.py
Dash のウェブアプリでTanda のデータ を表示

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

Tanda Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Tanda 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\Tanda.apip;Authscheme=OAuth;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;")

df = pd.read_sql("SELECT ShiftId, UserId FROM ActiveShifts WHERE Status = 'clocked_in'", 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.ShiftId, y=df.UserId, name='ShiftId')

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='Tanda ActiveShifts Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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

はじめる準備はできましたか？

API Driver で Tanda のライブデータに接続

Tanda に接続

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