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

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
pandas などのモジュールを使って Python で Vercel のデータをリアルタイムに分析・可視化する方法を紹介します。



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

Vercel のデータへの接続

Vercel 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。

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。

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 Vercel 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 Vercel 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、Vercel 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\Vercel.apip&AuthScheme=APIKey&APIKey=your_access_token")

Vercel 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 ,  FROM User WHERE  = ''", engine)

Vercel 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 Vercel 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="", y="")
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\Vercel.apip&AuthScheme=APIKey&APIKey=your_access_token")
df = pandas.read_sql("SELECT ,  FROM User WHERE  = ''", engine)

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

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