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

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Vercel.apip;AuthScheme=APIKey;APIKey=your_access_token;")

API キー認証の設定

Vercel は Bearer トークン認証を使用します。API キーとして、パーソナルアクセストークンまたは OAuth アクセストークンのいずれかを使用できます。

パーソナルアクセストークンを取得するには、以下のステップで進めます：

1. https://vercel.com/ で Vercel アカウントにログインします
2. Account Settings > Tokens に移動します。
3. Create Token をクリックし、名前と有効期限を入力して Create をクリックします。
4. 生成されたトークンをコピーします（一度しか表示されません）。

トークンを取得したら、以下の接続プロパティを設定します：

• AuthScheme：APIKey に設定します。
• APIKey：Vercel のパーソナルアクセストークンまたは OAuth アクセストークンに設定します。

接続文字列の例

Profile=C:\profiles\Vercel.apip;AuthScheme=APIKey;APIKey=your_access_token;

チームの利用

Vercel のリソースの多くは、チームにスコープされています。すべてのリクエストを特定のチームにスコープするには、TeamId 接続プロパティにチームの ID を設定します。チーム ID は、Teams テーブルをクエリするか、Vercel ダッシュボードで確認できます。あるいは、サポートされている場合は SQL クエリの WHERE 句で TeamId を指定することもできます。

Vercel への接続

認証を設定すると、Vercel に接続して、Projects、Deployments、Teams、Domains などの利用可能なテーブルからデータをクエリできます。

Vercel 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 ,  FROM User WHERE  = ''""", 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、Vercel 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., y=df., name='')

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='Vercel User 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Vercel 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

Vercel Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Vercel 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\Vercel.apip;AuthScheme=APIKey;APIKey=your_access_token;")

df = pd.read_sql("SELECT ,  FROM User WHERE  = ''", 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., y=df., name='')

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='Vercel User Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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