Python で pandas を使って Todoist データを可視化する方法

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、Todoist に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Todoist 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 Todoist 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 Todoist 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。Todoist 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 Todoist 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。

Todoist のデータへの接続

Todoist 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。

まず、Profile 接続プロパティにTodoist プロファイルのディスク上の場所を設定します（例：C:\profiles\Todoist.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティにTodoist の接続文字列を設定します（以下を参照）。

Todoist API プロファイル設定

Todoist に認証し、自分のデータに接続したり、他のユーザーが自分のデータに接続できるようにするには、OAuth 標準を使用できます。

まず、Todoist にOAuth アプリケーションを登録します。App Management Console に移動し、新しいアプリケーションを作成して有効なOAuth リダイレクトURL を設定します。OAuth アプリケーションにはclient id とclient secret が割り当てられます。

以下の接続プロパティを設定すると、接続の準備が整います：

• AuthScheme：OAuth に設定します。
• InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使用してOAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。
• OAuthClientId：アプリ設定で指定されているclient_id を設定します。
• OAuthClientSecret：アプリ設定で指定されているclient_secret を設定します。
• CallbackURL：アプリ設定で指定されているRedirect URI を設定します。

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 Todoist 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 Todoist 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、Todoist 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\Todoist.apip&Authscheme=OAuth&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")

Todoist 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 Id, Priority FROM Tasks WHERE Completed = 'false'", engine)

Todoist 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 Todoist 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="Id", y="Priority")
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\Todoist.apip&Authscheme=OAuth&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, Priority FROM Tasks WHERE Completed = 'false'", engine)

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